抖音 推荐算法 复活赛 9.27 一面

1. MAP（最大后验概率）和似然函数有什么关系？2. 什么情况下，MAP的损失函数可以用NMSE来计算？（高斯噪声）3. 手写Multi-head Attention4. Attention的复杂度是多少？5. AUC是什么？6. 推荐算法了解哪些？7. 协同过滤的概念是什么？8. 如果是一种普适性很强的物品（如：新华字典），怎么设计指标对它降权？9. AUC怎么推广到非二分类问题？怎么快速计算AUC？在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，想拿到搜广推算法offer，简历中没有岗位对口/高质量的项目经历，会较难通过面试甚至难以进面。同学们可以了解下算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~ #校招#  #搜广推#  #字节#  #推荐算法#  #面经#

我们是Nvidia ML&AI specialist team, 主要方向是深度学习和AI领域的各类算法（ASR,NLP,CV&CG…） 目前团队正在招收CV&CG方向的实习生，以下是岗位的具体要求： 面向人群： 全日制在校生, 博士优先，实习时间6个月以上者优先。 工作内容： 1.      负责计算机视觉前沿研究与技术创新，技术包括但不限于视频模型，扩散模型，3D高斯，3D重建，神经渲染等方向。 2.      方向一 视频生成模型（AIGV）于自动驾驶/人形机器人领域的研究和应用 ； 方向二 3D高斯，NeRF...

1、问实习内容，商品量级，召回中相关性分档怎么做的，会不会出现query太不规范不能match到商品，怎么解决？我们的场景是否每个query和item都能匹配到相关性分数？2、精排模型我们用的baseline是什么，怎么用query和行为序列做的target attention，行为序列怎么截断的，最后如何用query打压搜索结果的推荐多样性？3、对搜广推的投放链路了解吗？多任务模型有哪些？分别有什么优缺点？4、有哪些序列建模的方法和模型5、问了sim的详细原理6、说一下gbdt的全部流程，能做分类任务吗，怎么做7、手撕一道中等难度题在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，想拿到搜广推算法offer，简历中没有岗位对口/高质量的项目经历，会较难通过面试甚至难以进面。同学们可以了解下算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~ #校招#  #字节#  #推荐算法#

薯薯多模态和大模型出身，搜推零基础，意向是字节抖音搜的搜索推荐方向一面15分钟实习，15分钟论文，15分钟八股，15分钟算法八股和实习和论文高度相关。问了ppl的计算与物理含义，Transformer的结构，self Attention为什么要除以根号dk，神经网络能否用全0或全1初始化，还有一些问题记不住了算法是编辑距离面完15分钟后就约2面二面20分钟实习，穿插点八股，问我大模型的微调技术了解多少，讲了LoRA、ptuningv1、ptuningv2、qLoRA问我有无搜广推经历，回答无，遂让写算法给了一道原创（貌似是，没刷过）算法，难度mid，给一个质数数组和一个数k，从数组中选两个数组成真分数，问有多少总组合方式大于k。答了一个O(n2)的算法，面试官让优化，思考了一会想出了一个O(n)的算法，coding并跑通测例然后面试官加了一问，让找出第k大的真分数，感觉应该是hard难度了，没思路，随便说了个算法反问，面试官非常不耐烦，以为凉了三面莫名其妙就过了二面，三面主管面，面试体验很好，主要讲论文和实习，大概讲了40分钟，可以看出来面试官很认真的在听在问，正反馈很强。后让写题，找出数组的第k大元素。我知道有两种写法，基于堆是O(nlogn)，基于快排是O(n)。写了个堆的解法，等面试官让我优化，结果没让优化。后面问了些场景题，问我有没有用过抖音，问现在抖音搜和抖音推存在哪些问题，如果让我来会怎么改进。没什么经验瞎说了一些。hr面问问有哪些o，为什么不继续做大模型，家里是哪里的，对字节这边有什么了解希望能给牛友们提供一些参考~希望自己能做出最适合自己的选择