美团大模型岗位

1.简要的介绍一下相关的项目经历2.Python继承和封装这两个概念3.神经网络里的话，它的一个学习率过大会发生什么呢4.像要是这个过拟合要怎么处理呢5.L1和L2正则化的一个区别主要是在哪一块呢6.k折的交叉验证，它的k值要怎么取比较合适呢7.可以直接拿来做文本分类的方法。会有了解哪一些呢8.那像如果是在一个大的数据集里面，来训练决策树的话，怎么样能够用比较少的时间，来完成训练呢

春招已经陆陆续续开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer~1. 业界目前针对特征交叉是怎么处理的？2. 你们当前模型的主要网络结构是什么样子的3. 模型的embedding维度是多少？不同特征的embedding维度是否相同？4. 当前的方案有没有考虑使用大模型进行处理？5. 介绍一下不同的召回方式以及召回原理6. 召回的模型是什么样子的7. AUC的概念，计算过程？8. 还有没有其他相似的评估指标，为什么需要其他评估指标9. 训练样本的形式有哪些？分别进行解释10. 代码1: 手撕TSFM11. 代码2: 股票交易，最多两次操作，利益最大值 #春招#  #面经#  #校招#   #推荐算法#  #实习#

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好焦虑好焦虑好焦虑啊！究竟是选大模型还是开发好呢本人强双非本港硕，开发基础还不错，两个golang的项目，golang也深入研究了一些了。但是现在马上要做学校安排的项目了，大部份都是和ai相关的，学校明年安排的实习也大概率是ai比较多（看起来学校想我们搞ai)。但是搞大模型我真的可以吗，已经确定不可能有论文，最近也学了一些transformer之类的东西，感觉学起来到不是特别难，下学期的项目也是带真实数据的，好好做应该能是一个不错的项目，实习再继续搞搞大模型应该也是出路？各位佬们能不能给点建议#大模型##简历中的项目经历要怎么写##大模型算法工程师##大模型实习##开发##golang##后端开发##后端开发工程师[话题]##后端岗位#