美团点评搜推算法凉经 三面挂

bg：双9 非科班fw，一段推荐算法实习，主要做RL方向的
10.10更新：早上八点准时人才库，只能说和团子还是无缘了

Timeline：
9.11投递  9.14笔试 A4道  9.18约面
一面9.25（45min）：
设备调试了十五分钟，麦克风一直没声音，后来和面试官协调换了腾讯会议面试
1.拷打推荐实习项目：场景DAU多少，数据量多少，建模动机、建模思路，有没有考虑用除了RL外的方式建模，AB实验置信度怎么评价，指标提升幅度如何，线上和离线效果不一致怎么处理等等
2.实习场景的推荐链路，介绍一下各个环节的模型
3.知不知道DPP，简单说明一下原理和流程
4.简单DL八股：BN是什么有什么用，推导CELoss，SGD与adam有什么区别
5.对推荐模型与机制的理解，更加愿意做什么方向的工作
5.无手撕，直接反问
一面完第二天就收到二面通知了，效率巨高

二面9.27（45min）
1.面试官自我介绍+部门业务方向介绍，面试官特别友善
2.拷打项目，和一面差不多 粒度粗一些，代码量多少什么框架做的
3.了不了解除了重排外推荐的其他模型，了解的介绍一下原理
4.知不知道SDM，是怎么做长短期兴趣的建模的
5.在做模型训练前如何选择特征
6.会不会SQL，有没有做过大规模数据的清洗
7.未来想做什么样的方向的工作（连续两面都问到了）
8.把自己实习模型的结构和训练流程在ide里用伪代码实现
9.怎么评价自己代码水平的高低，无手撕
10.反问，当场约三面时间

三面9.29（1h）
1.面试官没自我介绍也不说自己叫啥，直接开面
2.究极细粒度拷打实习项目，每个环节的参数选择、一个transformer decoder的输出来回问了有十分钟，压力拉满了
3.知不知道其他的推荐模型，简单介绍一下
4.deepfm和dcn的区别，dcn哈达马积实现部分相关问题
5.dpp深度八股，建模求解过程，怎么保证多样性
6.SDM建模过程与思路
7.问我为什么前两面没手撕（我也想知道），手撕hard 二叉树最大路径和 秒了
8.反问，态度极其敷衍，回答甚至没有提问长
总感觉是kpi，三面问题都答出来了，但没反馈，就一直嗯嗯嗯，感觉可能是无了