美团算法面到了二面了，投递的倾向城市是上海。 但是被北京的部门捞起来了，问了面试官说算法都在北京，但是本人真的对北京不太有好感，这是真的吗😭😭😭感觉部门业务也不太好，被捞起来面了，想转部门怎么办呀，别的部门会不会因为被捞过就不想捞了呀😇😇😇

lz 3.27 参加的蚂蚁的笔试，三道题都 ak 了，难道是之前的奇怪八股答得不好就不要了吗？bg 2 本 9 硕目前投的是大模型基础设施#蚂蚁##暑期实习 ##暑期实习加油#

今天老师为大家整理了部分推荐算法面试经验。供各位同学参考。✅一面1️⃣首先是做自我介绍，这个可以提前准备一下介绍简历中写的论文2️⃣问做的东西在工业界有没有一些应用场景，可以发散的聊一聊问了下之前实习主要是做些什么，有什么收获或者感想召回常用的一些方法3️⃣FM，DCN等推荐相关的知识写代码，一道工程模拟题，实现一个类和三个函数，分析时间空间复杂度，然后优化提问环节✅二面1️⃣自我介绍完做了二十分钟的产品调研2️⃣聊一聊推荐系统知识，对推荐系统的掌握程度。如实说了，在学校没有做过推荐相关的项目3️⃣让我介绍了下常见的算法模型，协同过滤、矩阵分解，FM，DCN的原理以及优缺点4️⃣问了一下Wide&Deep模型的原理5️⃣推荐系统怎么做新用户冷启动推荐系统中的一些带bias的场景6️⃣怎么debias写一道代码题，三角形中最小路径之和提问环节✅三面1️⃣自我介绍以及介绍论文推荐系统中debias的方法，比较开放性的讨论2️⃣多任务学习中推荐系统中的应用给了一个场景，让设计一个推荐系统架构，然后分析存在哪些问题。3️⃣多任务学习的参数共享及不共享参数各自的优缺点，然后从这两个角度分别去设计模型，包含特征交叉，embedding之类的。4️⃣一道代码题，只写出了最简单版本，分析时空复杂度，然后有优化的思路，代码没写出来，结束了看了下是leetcode hard题。5️⃣提问环节HRBP面问了对推荐这个岗位的了解，以及为什么选择推荐📳对于想求职算法岗的同学，***************************

很长一段时间没有更新了最近也有面试一些公司，很多公司就是在招实习生，然后画一个转正的大饼对于非92，并且没有手握几段实习的“卷王”，我不建议大家投递那些春招开放的岗位，很有可能收到一堆感谢信有实习经验建议直接在boss上投递社招，“金三银四”很可能只是一个噱头。投了那么多面了那么多，我觉得不如等写完论文再开始找工作，这样五六月找工作也没有漫长的“转正期”，不会因为一个转正名额就被公司画个转正大饼吊着被PUA。与大家共勉❤️