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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#

在关注搜广推算法方向的同学们，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~1. 问实习项目，大约20mins2. 对推荐模型了解多少？介绍下deepfm3. 推荐和广告有什么区别？4. L1和L2正则化的区别？为什么L1能产生稀疏解？5.   介绍一下常用的注意力机制，什么场景适合self-attention？6. attention和全连接有什么区别？7. 介绍一下AUC的物理意义，如果在现在基础上，再增加一批全正样本，AUC值如何变化？8. 手撕代码：字符串去空格 #校招#  #面经#  #推荐算法#  #阿里巴巴#  #淘宝#

timeline：10.8 笔试，10.12 线上一面，10.12 测评，10.15 线下二面，进池子笔试：三道编程题一面：自我介绍，深挖项目，反问二面：自我介绍，深挖项目、论文和实习经历，遇到的最大困难，有没有钦佩的同龄人，对荣耀的了解，有没有投华为估计是泡挂了

#软件开发笔面经#字节一面其实就有点磕磕绊绊的然后HR让我下去多背一下八股之类的，约了二面面试流程：自我介绍然后着重问了使用的语言问除了python以外用的我说就C++用的比较少，感觉面试官明显就不是很满意然后问了少量的八股就开始问是否了解推荐算法我说在网上博客之类的了解过一些然后就问了一些推广的场景题大致就是如何根据任务来构建一个算法任务手撕1. 矩阵旋转，要求说出多种方案，并给出各自的空间、时间复杂度2. 一个二叉树和双向链表的转换过程第二个没撕出来换了个二分面的压力巨大