字节推荐算法三面面经

最近25届春招正在如火如荼进行中，涛哥辅导了不少同学陆续拿到了结果，26届同学也陆续开始规划和准备。新年新气象，春招形势比预想的稍微好点。辅导的几个背景和能力一般的同学，居然也找到了不错的工作。一位双非海归同学，计划去南方发展，拿到了两个央企offer，年薪二十多个W，出乎我意料。另一个同学，属于国内往届生，为了刷个应届生身份，去国外读研，也顺利拿到了offer。突然有些感慨，其实每个人都能找到符合自己的好工作。重要的是要有好的方法和实践。可惜很多同学认知达不到。应届生是最好找工作的，大家都说应届生求职好难，涛哥认为只有应届生是最好求职的。大家背景都相似，同时竞争，每年大量的招聘需求，都是固定...

#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？

参考优秀牛友的经验，字节后端开发面经一面去年的存货面试公司：字节【基架部门】面试岗位：后端开发面试问题：1.实习项目2.有哪些方案可以避免流量高峰造成的问题- 消息队列削峰填谷- 缓存预热- 负载均衡，分散请求- 限流和降级3.了解常用的限流或者降级的算法嘛？描述一下原理？固定窗口计数器：按照时间段划分窗口，有一次请求就+1，最为简单的算法，但是限流不够平滑且无法应对突然激增的流量。滑动窗口计数器：通过将窗口再细分，并且按照时间“滑动”来解决突破限制的问题，但是时间区间的精度越高，算法所需的空间容量就越大。漏桶：请求类似水滴，先放到桶里，服务的提供方则按照固定的速率从桶里面取出请求并执行。缺陷...

距离春招开始还有1个月的时间，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~阿里推荐算法一面1. XGBoost只能用于数值的残差估计吗，可否用于特征2. bagging和boosting的区别3. 聊聊自己知道哪些推荐系统的深度学习模型4. MMoE如何保证每个专家的随机性（有共用的专家）5. multi-head attention如何保证每个head的随机性（只有初始化）6. 最长递增子序列7. 如何找到一个数组的中位数阿里算法二面：* 随机森林如何保证每个树的随机性* 假设给你两个链表，如何找到公共节点，只能是Y字型的* 54张扑克牌抽出一红一黑的概率 #春招#  #面经#  #校招#  #推荐算法#