美团搜推算法日常(已oc)

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
全部评论
哈人,手撕BST三年前我还会手搓splay,现在已经忘光了
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发布于 10-15 21:05 四川
请问如果是找日常实习的话,也会问这么难的吗😢
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发布于 10-18 18:44 广东
大佬啊,我美团二面表现不好😇
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发布于 10-22 21:43 广东

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10-10 08:48
已编辑
东南大学 算法工程师
bg:双9 非科班fw,一段推荐算法实习,主要做RL方向的10.10更新:早上八点准时人才库,只能说和团子还是无缘了Timeline:9.11投递  9.14笔试 A4道  9.18约面一面9.25(45min):设备调试了十五分钟,麦克风一直没声音,后来和面试官协调换了腾讯会议面试1.拷打推荐实习项目:场景DAU多少,数据量多少,建模动机、建模思路,有没有考虑用除了RL外的方式建模,AB实验置信度怎么评价,指标提升幅度如何,线上和离线效果不一致怎么处理等等2.实习场景的推荐链路,介绍一下各个环节的模型3.知不知道DPP,简单说明一下原理和流程4.简单DL八股:BN是什么有什么用,推导CELoss,SGD与adam有什么区别5.对推荐模型与机制的理解,更加愿意做什么方向的工作5.无手撕,直接反问一面完第二天就收到二面通知了,效率巨高二面9.27(45min)1.面试官自我介绍+部门业务方向介绍,面试官特别友善2.拷打项目,和一面差不多 粒度粗一些,代码量多少什么框架做的3.了不了解除了重排外推荐的其他模型,了解的介绍一下原理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.怎么评价自己代码水平的高低,无手撕10.反问,当场约三面时间三面9.29(1h)1.面试官没自我介绍也不说自己叫啥,直接开面2.究极细粒度拷打实习项目,每个环节的参数选择、一个transformer decoder的输出来回问了有十分钟,压力拉满了3.知不知道其他的推荐模型,简单介绍一下4.deepfm和dcn的区别,dcn哈达马积实现部分相关问题5.dpp深度八股,建模求解过程,怎么保证多样性6.SDM建模过程与思路7.问我为什么前两面没手撕(我也想知道),手撕hard 二叉树最大路径和 秒了8.反问,态度极其敷衍,回答甚至没有提问长总感觉是kpi,三面问题都答出来了,但没反馈,就一直嗯嗯嗯,感觉可能是无了
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