字节跳动推荐算法实习面经

1.实习介绍2.拷打项目3.AUC如果出现波动，应该如何分析4.测试集情况，哪些红哪些绿（细说）5.分析baseline中为什么之前没有这些东西（emm）6.手撕：有10000大小的数据集，内存放不下没办法一次性shuffle，但是你有一个shuffle_100（），在不随机写10000的情况下如何借助硬盘进行全局公平shuffle。7.提示：可以用10个文件进行随机写，但是不能随机100008.反问：业务

1.项目拷打。2.未曝光出去的样本作为负样本有做过实验吗？3.为什么要进行多目标联合建模，解决了什么问题。4.为什么不单独预测 cvr , ctr 的引入为 cvr 带来了什么信息。5.如果出现跷跷板问题怎么解决？6.知道 PLE 原理吗？7.分层召回的结构是什么？8.介绍 groupembedding 。

1．项目介绍，问实习和论文2．了解哪些最新的多模态大模型，简要介绍3．在 BLIP -2或者 Qwen - VL 中， Learnable Query 的作用是什么4．介绍一下Wide&Deep和DCN这两个模型5．大模型的后训练是怎么做的，在 VLM 上做后训练有什么区别6．知道 SAM 吗？说说 SAM 是怎么做的7．了解多模态 RAG 吗8．概率题：一根绳子剪成三段，这三段可以围成三角形的概率是多少9．代码：一个推荐链路的排序

1.自我介绍2.grpo 在做大模训练时，一般用全参数微调还是 lora 微调？3.训练的优化器一般用什么？ Adam 跟 SGD 的显存相比哪个占比更高？4.除了 FM 和 DeepFM 这种做特征交叉的结构，还有哪些其他的做特征交叉的结构吗？5.你之前的两段实习你觉得哪段对于你的个人成长来说是帮助最大的？6.你的推荐项目里面提到了用了腾讯广告算法的 trick 去提升模型能力，具体是什么？7.有遇到大规模数据处理的情况吗？用过 spark 吗8.代码题： leetcode hot 100的题，具体不记得📳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。