快手快star-offer到手

快手快star推荐算法岗一面面经

1. 首先自我介绍
2. 然后简单问了下我的推荐的论文，问了下我的研究方向
3. 之后问实习经历，对我实习经历问的很多。让我详细介绍实习做的工作，并问了互信息最大化的问题

4. 对于推荐系统整个链路是否清楚？
答：主要分为召回、粗排、精排、重拍。然后详细说了每个阶段的目标，重点关注的问题，模型设计思路等。

5. 精排常用的模型？
答：精排涉及到多个目标的预估，最常用MMoE，并讲了MMoE的结构。

6. 对于序列建模哪些？
答：讲了DIN是如何做的，并根据DIN讲了几个拓展的工作。

7. 这些都没有写在你的简历上，不过你也知道这些。那你跑过DIN吗？
答: 没跑过，但我有篇论文的实现，类似DIN的思想，所以如果要跑的话，能很快上手。

8. 代码题: 给定一个排序数组，和一个目标值target。求数组里的一对(两个)数字，它们的和为target。
答：双指针秒了

9. 反问环节：具体业务是什么？主feed流和直播间推荐如何耦合？直播间推荐位定价规则？推荐直播间的方法(强插 boost这些)？

二面:

1. 问实习经历，讲实习做的事。

2.讲研究工作，问了我对比学习的工作的细节。

3.代码题: 二叉搜索树的最近公共祖先。3min写完了后，又问 二叉树的最近公共祖先。

反问: 基于他们的业务场景提了一些技术相关的问题

三面是个团队leader，主要考察我对于问题的宏观理解

1. 自我介绍。

2. 讲自己的某篇论文，说思路和实现方法，详细问创新点。

3.讲你对于对比学习的理解？然后讲你是如何应用对比学习的。

4. 讲你对于图神经网络的了解，熟悉哪些算法？

5.然后是代码题，给定字符串，翻转所有单词的顺序。要求O(1)空间复杂度。

6.最后是反问环节，聊了其中某个业务场景，然后聊了业务发展前景等。

 最后被告知还会有后续流程，后续走快star的面试评审

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