美团 搜索推荐算法面经(OC)
#搜广推# 点评事业部,全程就是挖实习项目,问些八股,手撕难度较低,体验很好
一面:
基本就是简历提到什么问什么
挖实习项目细节,穿插问下PNN,PPNET,MMOE
多任务学习怎么调loss权重,写下用到的方法的伪代码(写了DWA的公式)
怎么进行分数融合?
讲Transformer和Bert?分别适用于什么任务?
口头问下会不会Spark,Hadoop这些
算法题:三数之和
二面:
讲论文
手撕多头注意力机制
继续讲实习项目,大差不差
算法题:二叉树层序遍历
三面:
比前面的面试官感觉严肃一些
问实习项目细节(更细一些)
采用条件概率方式建模的前提?(贝叶斯公式前提条件)
了不了解Ltv的建模方式?
实习项目一些场景的数据,记不清了,然后面试官开始表演速算,边算边嘀咕,说了个数,我说差不多差不多(回头发现其差太多了,离大谱,业务场景完全不同没什么可比性)
算法题:开根号,用牛顿法迭代的
Hr面:
基本就是聊天,怎么学习的,然后讲了讲强度肯定不小,推荐这个岗位也很卷,工作选择还是看自己对产品的兴趣
目前oc等开奖 #美团# #算法# #推荐算法面经# #面经# #开奖#
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基本就是简历提到什么问什么
挖实习项目细节,穿插问下PNN,PPNET,MMOE
多任务学习怎么调loss权重,写下用到的方法的伪代码(写了DWA的公式)
怎么进行分数融合?
讲Transformer和Bert?分别适用于什么任务?
口头问下会不会Spark,Hadoop这些
算法题:三数之和
二面:
讲论文
手撕多头注意力机制
继续讲实习项目,大差不差
算法题:二叉树层序遍历
三面:
比前面的面试官感觉严肃一些
问实习项目细节(更细一些)
采用条件概率方式建模的前提?(贝叶斯公式前提条件)
了不了解Ltv的建模方式?
实习项目一些场景的数据,记不清了,然后面试官开始表演速算,边算边嘀咕,说了个数,我说差不多差不多(回头发现其差太多了,离大谱,业务场景完全不同没什么可比性)
算法题:开根号,用牛顿法迭代的
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基本就是聊天,怎么学习的,然后讲了讲强度肯定不小,推荐这个岗位也很卷,工作选择还是看自己对产品的兴趣
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全部评论
佬好厉害哦,之前的实习也是推荐相关的吗?
我美团点评机器学习算法,hr面挂的,无语了😅
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