soul推荐算法面经

简历和项目都是nlp相关的，找实习基本简历就挂，进面了面试官也说不是很匹配，问他该做点什么项目，结果告诉我让我找个实习？？？难绷，学了好几天的推荐八股一个没问。求大佬指点一下😭😭😭有啥好的项目可以做

岗位是做首页笔记推荐相关的东西，感觉算是比较核心10.21一面：自我介绍研究经历询问，研究主线是什么你的这些论文主要解决了什么问题收益体现在哪里，baseline包括哪些讲一下大模型实习，我以为会问推荐实习的BERT和GPT的区别，都是怎么训练的二者的finetune一般怎么做SFT和RLHF一般各自用在什么场景，各有什么优缺点目前long-context中主流的方法有哪些transformer和lstm+attention相比，主要的改进点是什么对整个推荐系统链路有哪些了解打分样本空间分布与精排不一致（精排对粗排返回的样本做排序，粗排则要对召回的样本打分），相关的解决方案了解吗介绍下推荐实习...

1. 自我介绍2. 实习项目介绍，问的很细致3.  wide&deep模型怎么得到user/item embedding的？4. wide&deep用的是什么损失函数5. mtl模型了解吗？介绍下mmoe6. 多个任务怎么平衡loss7. relu做激活函数优缺点9.   catboost和 xgboost 区别10. catboost 怎么处理类别变量的11. 然后又问xgboost 怎么处理缺失值的12. xgboost的损失函数是什么13. DIN里activation unit结构介绍一下14. transformer结构中的attention机制是怎么样的15.   神经网络初始化权重为0的影响在关注搜广推算法方向的同学们，想拿到搜广推算法offer，可以私信我了解算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~ #面经#  #校招#  #推荐算法#  #快手#

部门做temu搜推工程的，聊下来感觉水平挺高面试官说推荐这块和字节并列第一，人才密度很高，所以他们喜欢校招生（真正原因应该是校招进来的比较能卷吧。。。）一面静态多态悲观锁和乐观锁线程同步互斥，内核态切换volitile算法：DAG求耗时二面聊实习算法：非递归判断二叉树是否对称三面聊实习有没有做过可用性相关的工作算法：链表交替排序hr面为什么做搜推 面了哪些公司，怎么排序本硕成绩，排名通信专业进哪些公司base地父母的想法，是否单身薪资预期