反正没人看,浅浅写个阶段性总结

本人相关bg在我之前发的帖子中也有提到,所以不再赘述了,感兴趣的朋友可以去翻翻~

去年2024一整年,本人接触了完全不同的三个方向,从Java后端大模型开发,最后来到了现在做的推荐算法,其实目前也还是挺迷茫的,不知道未来何去何从,要做什么,反正姑且先做着吧:)

前几个月总共面了四家大厂:字节、快手、虾皮以及九坤。拿了前面三家的搜推日常实习oc,九坤的量化开发一面就挂了。

这里姑且浅浅说点跟面试相关的,如果有人想要关注更加细节的内容,可以考虑新写一篇(大概?)

由于本人之前没啥搜推背景,简历也没有搜推项目,就把王树森的网课看了看,然后看了看比较经典的搜推模型结构比如dcn,然后也没其他了。真正面试中,也没有遇到问搜推相关的东西,基本问问大模型那段实习,然后就是经典coding环节。个人感觉只要把简历搞熟,能够正确手撕算法(字节出了hard,其他家是mid),其实也够了。

值得一提的是,九坤的面试比较有特点,必须按照面试官顺序做题,可以使用搜索引擎辅助,考的题目基本涉及numpy和pandas的实际应用编程,(好好好!很早前学的早就忘完了),写的磕磕绊绊,不出意外g了。

最后,本人目前已经入职字节啦,感慨一下日常福利是真好啊,希望自己能顺利度过landing期,也欢迎大家加入字节跳动
#推荐算法##日常实习#
全部评论
bdbd
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发布于 01-08 07:44 上海
想看面试细节
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发布于 01-08 07:47 上海
bg和我一样,校友加个v
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发布于 01-13 23:33 俄罗斯
老哥搜广推怎么准备的呀,求出教程
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发布于 01-14 19:50 北京
我也是后端+大模型实习,之前评论过,交流下不。
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发布于 02-11 15:44 安徽

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