26 推荐算法 日常实习

#字节求职进展汇总# 项目介绍约半个小时项目问得很仔细代码环节为sofmax八股问了AUC和BNDIN模型和SIM模型的差别是什么？

一、剖析水货面试官水货面试官面试的时候，有很多人都会有个心理预期：面试我的人一定很厉害，很牛。其实，现实不是这样的。水货面试官的产生公司中的技术人员配比，都是按比例的。比如人员配比是1：2：7中，1成是技术专家级别，2成是资深高级研发，7成是普通研发。团队中的杂活和累活，一般都是让普通研发去参与完成。具体到面试这个任务，我们可以按面试流程，细分下人员安排。以下是业务场景：公司HR很努力，从各个渠道收集到简历数1万份，通过机器初筛，把学历、年限各种筛选因子考虑进去，得到有效简历1千份。1千份的简历，如果全让公司的技术专家、资深研发面试，肯定是面试不过来的。怎么办？解决方案可以从数据分析的角度来讲...

春招已经陆陆续续开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer~1、问实习内容，商品量级，召回中相关性分档怎么做的，会不会出现query太不规范不能match到商品，怎么解决？我们的场景是否每个query和item都能匹配到相关性分数？2、精排模型我们用的baseline是什么，怎么用query和行为序列做的target attention，行为序列怎么截断的，最后如何用query打压搜索结果的推荐多样性？3、对搜广推的投放链路了解吗？多任务模型有哪些？分别有什么优缺点？4、有哪些序列建模的方法和模型5、问了sim的详细原理6、说一下gbdt的全部流程，能做分类任务吗，怎么做7、手撕一道中等难度题

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