24届暑期实习搜索推荐算法面经
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美团-营销技术-一面 一共40min+
1. 自我介绍
2. 介绍一下在公司做的项目
3. 构建物料池是怎么做的,还有用在什么地方
4. 用到什么技术构建物料池
5. 比如年龄这种连续进行分桶离散会有哪些缺点、训练中会如何使用
6. 在线推荐和离线推荐有什么不同
7. 分类、回归用到的损失函数有哪些
8. 模型判断的指标有哪些?说一下什么是准确率
9. 在公司训练个性化推荐模型模型用了分类还是回归
10. 基于内容推荐用到的bert模型有没有进行自己在架构上的调整
11. 用户画像池是怎样构建的、如何使用
12. 对于一些兴趣特别广泛的用户,该如何处理他们的特征输入
13. 有没有用过spark和hadoop
编程题:一道二叉树路径和最大(没做出来)
=============3.23面3.24感谢信======================================
美团-算法组-一面40min+
1. 先自我介绍
2. 简要阐述实习内容
3. 具体介绍一下每一个模块、然后自己负责的主要内容;
4. 双塔模型、hard样本构建;
5. 对于双塔模型该如何优化、使用什么损失函数;
6. 有哪些评价模型性能的指标、具体说说每个指标;
7. DIN模型&WDL主要区别、模型选型、分析原因;
8. 描述DIN的Attention机制,是如何实现的、输入、输出是什么;
9. 实习时间怎么安排
10. 工作规划
11. 手撕代码:最长无重复子序列 (做完)
女面试官真的非常nice,整个面试环节体验很好,没过是自己实力问题
=============3.27笔试ak 4.3面 4.4感谢信=======================================
找到oc前不定期更新,共勉~~
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20231116已找到工作了~
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2. 介绍一下在公司做的项目
3. 构建物料池是怎么做的,还有用在什么地方
4. 用到什么技术构建物料池
5. 比如年龄这种连续进行分桶离散会有哪些缺点、训练中会如何使用
6. 在线推荐和离线推荐有什么不同
7. 分类、回归用到的损失函数有哪些
8. 模型判断的指标有哪些?说一下什么是准确率
9. 在公司训练个性化推荐模型模型用了分类还是回归
10. 基于内容推荐用到的bert模型有没有进行自己在架构上的调整
11. 用户画像池是怎样构建的、如何使用
12. 对于一些兴趣特别广泛的用户,该如何处理他们的特征输入
13. 有没有用过spark和hadoop
编程题:一道二叉树路径和最大(没做出来)
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3. 具体介绍一下每一个模块、然后自己负责的主要内容;
4. 双塔模型、hard样本构建;
5. 对于双塔模型该如何优化、使用什么损失函数;
6. 有哪些评价模型性能的指标、具体说说每个指标;
7. DIN模型&WDL主要区别、模型选型、分析原因;
8. 描述DIN的Attention机制,是如何实现的、输入、输出是什么;
9. 实习时间怎么安排
10. 工作规划
11. 手撕代码:最长无重复子序列 (做完)
女面试官真的非常nice,整个面试环节体验很好,没过是自己实力问题
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全部评论
请问是哪个事业部呀
现在都已经在招实习了吗
请问下楼主笔试过了几道编程题呀
感觉问的好细呀,还有物料池,甚至没有听说过
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