时间线 8月底笔试，9月面的一二面，11月初催了下进度就发感谢信了一面：英文自我介绍，中文问问题。nerf，去噪，常用的语言，linux做过啥，python语法类对象，全局变量局部变量，super多模态，onehot处理，论文是什么期刊的二面：没八股，都是开放的 问题为啥选这个部门，用过的平板有啥，如何做端测开发，个人优缺点

岗位是做首页笔记推荐相关的东西，感觉算是比较核心10.21一面：自我介绍研究经历询问，研究主线是什么你的这些论文主要解决了什么问题收益体现在哪里，baseline包括哪些讲一下大模型实习，我以为会问推荐实习的BERT和GPT的区别，都是怎么训练的二者的finetune一般怎么做SFT和RLHF一般各自用在什么场景，各有什么优缺点目前long-context中主流的方法有哪些transformer和lstm+attention相比，主要的改进点是什么对整个推荐系统链路有哪些了解打分样本空间分布与精排不一致（精排对粗排返回的样本做排序，粗排则要对召回的样本打分），相关的解决方案了解吗介绍下推荐实习...

问题有些怪，基本没怎么问算法相关技术问题，就硬质疑。没出手撕题，体验有些差，可能kpi1.有什么offer了，有了x的offer不考虑留下么2.祖籍哪里，意向部门为什么填的视频号，我们可不是视频号哦（尴）3.最熟悉什么语言，python脚本性能问题怎么解决，怎么优化（感觉太宽泛了）4.熟悉哪些容器哪些数据结构，问字典集合底层实现（面的是算法吗）5.讲实习项目，问一些数据，问认为模型学到了什么信息，然后质疑下业务指标提升的结果，就这个解释半天6.问实习team的规模，组成，和开发怎么对接7.问认为自己有没有自驱力8.关于推荐看的新的论文，讲了一个，不是大模型不满意，问我了不了解大模型在推荐里的应用。我说可能现在都还在尝试，不太成熟，讲了个比较简单的做embedding9.反问:反问了下对面的业务以及有没有大模型的应用，他说有很多啊，很多公司都在用，并且有一定的效果，不像你说的不太成熟，只是说可能没有好的paper（难绷，像羞辱了）over，体验较差，感觉不会有后续了10.28:挂了，体验问卷狠狠差评 #面经# #推荐算法面经# #推荐算法# #算法# #腾讯#

自我介绍项目技术点介绍、在项目中做了哪些贡献之前的机试复盘手撕一道Hard，最短公共超序列，leetcode可以搜到整体思路说明白了，然后完成了最长公共子序列部分（mid难度），后半部分说了大体思路，但是还没想清楚几分钟后就挂了，感觉纯粹浪费时间