推荐算法

非常开心的一天秋招收获的第一个offer也是第一次收到字节的意向忙碌了一年，总算到了收获的时候了继续冲冲冲

时间2024年4月3日 15:00 总计65min1.自我介绍2.本科推荐系统项目（参考一面面经）3.论文4. 讲一讲CTR预估和序列推荐模型- DIN DIEN SIM  Caser GRU4Rec SLiRec CLSR MIND....5. 了解矩阵分解吗- MF、LFM6.LSTM模型介绍，几个门的作用7.transformer模型结构8.自注意力机制的计算复杂度(原始qkv)- O(dn^2)9.二分类任务的损失函数，搓个交叉熵代码10.怎么理解交叉熵- 条件熵，含义可以理解为预测概率分布和真实概率分布之间的差异程度11.优化器optimizer了解吗- 开始吟唱：[BGD、miniBGD、SGD]=>SGDMAdagrad=>RMSProp=>Adam12.一阶动量和二阶动量在Adam公式中的位置13.为什么需要对神经网络进行初始化，全部初始化为相同的值会怎么样- 梯度反传相同=>网络退化14.最长上升子序列：板子题，动态规划O(n^2)，动规+二分O(nlogn)，时间够写了两种解法反问环节：1. 是否和一面面试官一个团队（二面再问团队规模和业务方向有点怪）2. 后续提升方向：聊了很多，感悟也很多，觉得面试官人还怪好的。（虽然本来就只打算套个评价）奇怪的是，面试官问我是没参加秋招吗，我回答说找的是暑期实习。然后面试官说他那边看着是投递的春招的岗位，所以按照这个标准来面的，那没事，我帮你操作一下，变更到暑期实习，方便推进下一步流程。我顿时亚麻呆住了，难怪八股强度这么高，优化器和网络退化都整出来了。==========感觉能过，面得酣畅淋漓，是这么多场面试发挥最好的一场了。希望有三面，我快要撑不下去了，找暑期实习属实磨人。=====更新，当天晚上就约三面了，4.9，不愧是“快”手。

别的公司都是纠着实习项目问，穿插一点点八股就没了，字节拷打得还是太全面了。首先就是挖实习项目，穿插些八股有哪些解决回归问题的方法？其他视频时长建模方法？MSE前提一定是要满足正态分布吗，感觉你说的不太对（??）长尾数据分布，多峰分布怎么应对？梯度消失怎么解决？激活函数，吟唱优化器，SGD,SGDM,RMSProp,Adam，吟唱回归的评价指标有哪些？ROC，AUC含义？到这里还凑合，后面开始问起计算机基础了，完全没准备，尴尬（不过其实确实很基础，但有的讲不清了）深拷贝浅拷贝区别？进程、线程、协程？TCP三次握手四次挥手？Python反射？回答得很尴尬，然后开始做题：第K大数：侥幸心理调包，写完后被羞辱了：“你要调包还有什么可写的，给我手动实现下最小堆”写了一会，没写出来，说可以换一个，换成了LCR 160.数据流中的中位数一天了没消息，估计是寄了

快手海外推荐算法没有具体说做哪个链路，说根据兴趣和业务需要分配。考虑快手技术很好，但是海外是不是不太稳定啊，有tt竞争，会不会裁应届生由于主包秋招已经签了三方，学校只能毁约一次，所以没想好要不去，算上快手房补之后整体薪资应该是(n+5)*16

距离春招开始还有1个月的时间，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~阿里推荐算法一面1. XGBoost只能用于数值的残差估计吗，可否用于特征2. bagging和boosting的区别3. 聊聊自己知道哪些推荐系统的深度学习模型4. MMoE如何保证每个专家的随机性（有共用的专家）5. multi-head attention如何保证每个head的随机性（只有初始化）6. 最长递增子序列7. 如何找到一个数组的中位数阿里算法二面：* 随机森林如何保证每个树的随机性* 假设给你两个链表，如何找到公共节点，只能是Y字型的* 54张扑克牌抽出一红一黑的概率

-- 现状及意向 --已get多个中大厂核心bg推荐算法/机器学习校招意向，但个人比较倾向腾讯，并争取到了wxg实习offer，遗憾因为校方原因无法去实习和转正，只得放弃。在腾讯其他可外部校招bg中，个人很看好腾讯视频和QQ音乐业务线发展（当然也很怀念鹅厂的工作氛围和福利待遇），如果pcg和tme今年还有算法岗校招需求的话，希望能考虑下我，谢谢~PS：由于今年投递过技术大咖/实习导致简历锁定在wxg（已联系小T帮忙解决），现在无法改投其他bg，希望借助牛客传递下个人情况和意愿，如感兴趣，还请麻烦私聊下邮箱我会发简历过去，辛苦~-- 个人信息概要（这里不打算公开具体信息、怕被定位） --目标职位：机器学习/推荐算法工程师学历：985本 + 清华硕专业：计算机-人工智能方向实习经历：三段大厂实习，其中两段分别在腾讯tme和tegpaper：两篇顶会一作、其中一篇成果在工业界开展落地实验竞赛：十余项专业相关的国家级省级竞赛获奖代码：Leetcode刷题600+，周赛稳定rank500，积分2000+（打得不多，未来预计可稳2200左右）-- 引流（已慎重选择tag，如打扰到无关人士，提前给您道个歉哈） --、、、、、、、、、、、、

1、自我介绍2、介绍实习的推荐项目3、推荐系统离线都看什么指标，这些指标有冲突怎么办？4、新item如何做冷启动？5、pointwise, pairwise, listwise区别？为什么精排用pointwise6、推荐和广告有什么区别？6、如何提高推荐的多样性？7、排序模型离线指标和线上效果不一致如何处理？8、推荐上怎么引入搜索的一些相关信息？9、leetcode 56：合并区间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~

▶️一面 🚤时长约50min1．自我介绍。2．拷打了一下项目和论文。3．为什么多头注意力能提升表达能力？4．为什么要在大模型中使用 RMSNorm ？和 LayerNorm 有什么差异？5．KV Cache 是怎么起作用的？为什么对长上下文推理很关键？6．大模型推理时的加速思路？7．模型微调时遇到过过拟合吗？怎么处理的？8．✨算法题手撕：1️⃣字符串的全排列2️⃣二叉树序列化与反序列化▶️二面🚤时长约40min1．自我介绍，深挖简历。2．深挖项目，针对项目思路不断追问。3．大模型生成内容如何做去重过滤？4．如果词表特别大（10w+ token ), Softmax 加速通常有哪些实现？5．如果要在中文领域做Instruction Tuning ，需要注意哪些数据问题？6．LoRA 和 Prompt Tuning 有何区别，分别适于什么场景？7．反问。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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~

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. 拷问广告算法实习（30mins）2. 为什么需要预训练ESMM？3. 多目标双塔粗排模型的理解？4. 粗排样本怎么构造？5. 是否考虑直接使用精排部分embedding？6. L1 和 L2 正则化的区别？它们都能防止过拟合吗？7. 写出交叉熵的公式，并解释交叉熵的推导过程。8. 介绍dropout的作用，训练和测试阶段是否有区别，如何解决dropout预估偏高的问题？9. 如何判断模型是否过拟合？10. 如何缓解过拟合？11. 概率题：计算骰子扔到6的次数的期望。12. 解释AUC的定义，它解决了什么问题，优缺点是什么，并说出工业界如何计算AUC。13. 代码题：计算中缀表达式的结果，包括括号

1. 挖实习项目细节2. 介绍下PNN，PPNET，MMOE3. 多任务学习怎么调loss权重，写下用到的方法的伪代码4. 怎么进行分数融合？5. 了不了解Ltv的建模方式？6. 采用条件概率方式建模的前提？7. 讲Transformer和Bert？分别适用于什么任务？8. 算法题：三数之和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~

📍面试公司：wxg的搜推岗❓面试问题：介绍论文，询问论文在搜索推荐里有没有应用介绍各种召回方式介绍粗排和精排的各种模型业务题，做推荐系统手撕最长无重复子串🙌面试感想：鼠鼠没有搜推项目也没经验，一点点推荐相关模型是临时学的，没想到问这么多相关问题。但是面试官人挺好的

自我介绍 对推荐算法了解如何项目深挖两个项目都是kaggle上的，面试官还吐槽怎么全是kaggle（这不是非科班没有项目只能硬整两个么）打比赛模型大家都差不多，如何进行提升介绍一下transfermer手写一下transfermer的自注意力的公式求数组中第k大的数（写了个nlogn的归并，经面试官提醒发现可以用快排写o(n)，但是快排忘了）反问面试了一个小时，体验还行，面试官看我写的代码看了半天，代码可读性真不行