快手 推荐大模型 三面 面经

1. 挖实习项目细节2. 讲讲特征怎么稀疏化，怎么处理的3. 怎么对数值特征进行分桶4. 讲讲推荐系统里有哪些注意力5. 介绍下MMOE,PLE,ESMM模型6. 介绍下DIN7. 介绍下Transformer，为什么注意力能起作用8. 推荐系统有哪些Bias特征9. Embedding特征相对于其他特征为什么能更有效果？在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，想拿到搜广推算法offer，简历中没有岗位对口/高质量的项目经历，会较难通过面试甚至难以进面。同学们可以了解下算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~

10.28晚上八点约面试，面试官跟我说部门需要Python，Shell以及少量的goland。我的语言是Java，他们部门的语言我只是简单涉猎过并不熟练。10.29线上面试。 上来就是手撕算法，三角形的最小路径，力扣原题，但是空间复杂度要求降低到O(n)。 我的思路是动态规划，自下而上遍历，同时只维护一个一维数组。 然后问了两道八股就结束了。 Python的装饰器，Linux设置定时任务，Linux看端口号的命令。

1. 细粒度拷打实习项目，每个环节的参数选择，压力拉满2. 了不了解除了推荐的其他模型，了解的介绍一下原理3. deepfm和dcn的区别，dcn哈达马积实现部分相关问题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. 手撕hard 二叉树最大路径和在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，想拿到搜广推算法offer，简历中需要有对口/高质量的项目。可以了解下算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~ #校招#  #搜广推#  #推荐算法#  #美团#

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