团队介绍

增长技术部是美团App用户增长核心技术团队，为美团App达成用户增长目标提供关键技术能力。核心职责包括：构建平台级增长引擎，通过站外广告、首页推荐、站内Push、短信、微信小程序等全方位用户触达渠道，达成对用户需求的智能发现和满足；通过流量的智能生产和分发促进公司全业务增长；沉淀增长技术领域的一系列工具与系统，驱动业务和产研效率提升。当前技术领域覆盖智能推荐，智能运营，智能投放，智能推送，用户挖掘，供给挖掘，大规模机器学习平台等增长技术能力，团队卧虎藏龙，不乏CMU及ACM Final获奖选手，目前业务升级，大量核心岗位虚位以待。 机器学习架构师 职位描述 增长技术部是美团App用户增长核心技术团队，为美团App达成用户增长目标提供关键技术能力。核心职责包括：构建平台级增长引擎，通过站外广告、首页推荐、站内Push、短信、微信小程序等全方位用户触达渠道，达成对用户需求的智能发现和满足；通过流量的智能生产和分发促进公司全业务增长；沉淀增长技术领域的一系列工具与系统，驱动业务和产研效率提升。当前技术领域覆盖智能推荐，智能运营，智能投放，智能推送，用户挖掘，供给挖掘，大规模机器学习平台等增长技术能力，团队卧虎藏龙，不乏CMU及ACM Final获奖选手，目前业务升级，大量核心岗位虚位以待。

岗位职责

负责大规模机器学习平台/深度学习平台架构设计与深度优化；

基于大规模用户行为，以效果为目标，建立并优化推荐系统的基础算法和策略；

应用机器学习等尖端技术，针对海量信息建模，挖掘潜在价值；

提高内容推荐的相关度、用户体验、投放效果及转化能力。

岗位基本需求

良好的逻辑思维能力和数据敏感度，能够从海量数据中发现有价值的规律；

善于交流，有良好的团队合作精神和协调沟通能力，有跨团队的合作经验和意识；

熟悉C/C++/Java语言编程，熟悉数据结构和算法设计；

熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术；

具备机器学习理论、算法的研究和实践经验；

有大型互联网相关的推荐、搜索、广告、机器学习等领域的经验。

具备以下者优先

熟悉hadoop，flink, storm，HBase, hive，spark等分布式大数据处理技术优先；

熟悉CUDA编程、TensorFlow者优先；

面对复杂系统、复杂问题有化繁为简的能力者优先。

岗位亮点

美团平台首页推荐场景，流量大，挑战多，发展空间大；

超大规模机器学习，兼具技术深度和广度，工程算法结合，立足业务场景，服务公司众多业务；

涵盖机器学习的全流程部分，团队不乏相关领域多年大厂经验的高工，技术卓越，经验丰富。

面试官介绍

一面

实习经历介绍

• 对于qq类型的？cache命中率怎么计算？
• qt端怎么打batch和cache？
• 对于cache非常依赖模型的输入？
• 冲刷算法：LRU，LFU？
• padding是对embedding做的吗？
• 变长输入是什么？

思想类

• 你看过spcache里面的底层逻辑，spcache本身的设计？
• batch一般不会问的很细？
• cache和batch区别？
• 你做的东西有什么难的? -> 沟通：引导面试官
• 简单介绍一下模型设计？
• 模型蒸馏的方法了解？性能损失？效果收益？线上也是这样？
• 你的这些公司的印象？对美团技术氛围
• 个人的技术路线的成长？

代码

• 链表中的节点的每k个小组的翻转

小抄

• 力扣和剑指offer的代码？
• 写的慢一点，思路要清楚，边界要清楚，有例子
• 头插法和指针的转移