搜索广告- 算法实习一面

一面手撕重排链表，k个最小元素秒了，面试官后续引导我大根堆优化，没get到，说没关系前面的算我做出来了论文环节，问的不细，大体问了下思路SGD、AdaGrad、Adam的区别，各自适用场景用过什么损失函数实际用过什么attention: GAT,target attention和self attention结束后马上电话约二面二面拷打论文15min，问的比较细你对随机森林了解多少，XGB和随机森林区别，LightGBM和XGB区别，XGB相比gbdt的改进SVM和LR区别和联系讲讲自己GNN的学习过程，基本模型的大致原理transformer架构，自注意力原理优化器了解多少，讲讲adam原理对搜推模型了解多少多任务模型MMOE和PLE讲讲区别和联系MMOE极化现象原因，怎么解决序列模型讲讲DIN，延申的DIEN有了解吗正则化方式用过什么L1和L2的区别，以及各自使用的场景dropout讲讲原理你特征工程用了什么word2vec了解不，怎么训练的，用的什么损失函数回归和分类都知道什么指标手撕平衡二叉树

二面后30天不约三面不挂流程。有一天看到挂了，于是转投其他岗位。不到2天，新岗位挂掉，旧岗位却出现在流程中，问了HR，回答是：用人部门还觉得可以考虑下你，就给你捞起来了了。好的，等发意向之后，我得好好考虑考虑你！秋招人只能无能狂怒😠

其实都还没拿到，都在泡池子，就是想看看大家的看法。最近没啥面试了，给大家提供下乐子。 #投票#  #offer帮选#  #B站#  #快手#  #oppo#  #虾皮#

三个月秋招结束，我先后收获了腾讯，字节，携程，b站的意向和快手转正的口头意向。欣喜之余，也有一些经验想分享给还在奋战的算法秋招人们。（先叠个甲，非故意集邮，意向全是10月从池子里泡出来的，还在面试中的都推了）先说背景：2+2本，top英硕，两领域无关论文，一段大厂搜推实习。我个人认为只能算是算法岗的平均背景，能过简历关，但也没有额外加分。我做对了哪些事？1. 放弃多模态和图网络，全面拥抱搜广推这可能是我秋招做的最正确的一件事，也是能收获如此多意向的根本原因。搜广推需求大，岗位多，竞争压力相对小，也不需要候选人有很强的相关背景，学历和科研成果合格就行。我投的所有公司，只要简历筛过了，基...