难，太难了，比字节都难难面。 #面经# 1 python 多进程编程2 python 多继承顺序，菱形依赖，3 km 实现原理4 认错，投降了，挂。

我身边有几个朋友在不同的银行总行工作，听他们聊聊，优缺点基本上都差不多。朋友A是平安总行的，他是社招跳槽过去的，三年经验，拿到手的薪资只有四位数。工作主要是统筹管理，年终奖就别指望了。不过，优点是视野开阔，虽然上班挺累，但下班时间还算早，算是个小福利吧。朋友B是招行总行，他也是社招过去的，做对公产品（交易银行部），薪资到手一万出头，工作量适中，年终奖就不太清楚了。工作内容偏合规，优点和A差不多，整体压力还好。最后是广州银行总行的朋友C，他在投行条线工作。听他说基层员工薪资不高，一个月也就不过万。虽然升到主管、经理后薪资会好很多，经理级别能到手50左右，但作为本土城商行，部门里关系户不少，升职全...

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，简历中没有岗位对口/高质量的项目经历，会较难通过面试甚至难以进面。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~ #校招#  #字节#  #推荐算法#