#B站校招# 三面面完面试官说候选人特别多 需要仔细斟酌一下 所以想问问有多少人是在被排序的面试写了合并k个升序列表 列表实现最小堆 auc实现

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...

自我介绍深挖项目了解哪些常用的搜广推模型手撕算法：有效括号个数反问面试官全程没有开摄像头，但是感觉态度很友好。由于我的经历和搜推没多大关系，于是也没多问关于这方面的知识。面试结束之前面试官说如果我对这个岗位实在感兴趣，推荐我学习xxx书之类的哈哈哈。挂得毫不费力

BG：复旦大学本，计算机专业，现在在B站做后端开发。最近有几个学弟学妹都来问我B站啥时候开奖、B站怎么样、中厂值不值得去之类的问题，加上我和去大厂的同学也经常聊天，干脆直接总结一下我的心得分享出来吧，聊聊我在B站工作的感受。 一、 我当时为什么选择了B站当然是因为我是B站6级大会员（bushi），不过确实也是一个方面，我是B站的极其深深深深度用户，从14年就开始用B站，已经陪自己走过10个年头，说没有感情是假的，而且当时B站面试过程中，面试官就是自己的+1、+2，感受非常好，本来秋招就处于很焦虑的状态，又要一边实习一边面试，当时二面结束后还加上了面试官微信，给我很正向的反馈和鼓励，那种双向奔赴...