双非算法秋招基本简历挂 投了几家实习有面

#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#

10.28晚上八点约面试，面试官跟我说部门需要Python，Shell以及少量的goland。我的语言是Java，他们部门的语言我只是简单涉猎过并不熟练。10.29线上面试。 上来就是手撕算法，三角形的最小路径，力扣原题，但是空间复杂度要求降低到O(n)。 我的思路是动态规划，自下而上遍历，同时只维护一个一维数组。 然后问了两道八股就结束了。 Python的装饰器，Linux设置定时任务，Linux看端口号的命令。

BG：🇦🇺本🇦🇺硕，无论文，中厂&大厂广告算法实习。秋招目前3oc一等开奖Timeline：9.01:字节暑期转正意向，抖音广告精排，强度不小9.20:百度Meg Search Ads提前批面试通过，等待11月开奖9.30:快手模型中台提前批（无kstar）oc10.15:美团点评推荐组oc其他：腾讯无面试，淘天一面挂总结：今年大概就这样了，白菜，豪赤 #澳洲留学生#  #算法#  #字节跳动#  #秋招#

美团一面：自我介绍拷打项目经历微信登录界面设计测试用例手撕：合并区间、返回前k个小的元素、sql返回年薪倒数第三的姓名，部门