字节国际电商推荐算法（暑期实习）面经

牛客上的好哥哥帮我内推的岗位，主要是做tiktok首页推荐的。
1.上来先简单聊了一下项目，（顺便问了我非科班出身在哪学的深度学习，我说自己看网课学的哈哈）主要是关于项目的整体实现流程，拢共半小时不到。
2.因为中间提到了bert，就让我开始讲bert和transformer，然后手撕单头注意力
3.代码题是分割树的一条边。求分割完两部分乘积的最大值，思路有了代码没写出来，后来在面试官很耐心的提示下把代码写完了。
4.开始拷问机器学习深度学习的八股：逻辑斯蒂回归，随机森林，xgboost了解吗，模型不收敛怎么办，dropout具体怎么实现的，word2vec模型里面负采样怎么做的，如何做feature select，数据结构哈希表的一些知识，问的还挺细的，有的是真的记不太清楚了，第一次面推荐岗没怎么看这些八股哈哈。
5.反问环节，拢共面了俩多小时，人快晕了，最后就问了我这边还有哪些需要提高的，面试官说校招主要看基础，项目亮点可以加分（意思是我的基础还不够好哈哈）。最后说是面试结果需要讨论尽快出（等一手感谢信

总结，每次面字节压力都很大，但是面试官确实也挺耐心的。等一手后续