面经分享-推荐算法工程师-拿到字节百度vivo华为

ViVo（广告推荐部门）

一面

自我介绍

介绍发表论文冷启动的处理方式以及如何验证处理方式的效果？理论上如何解释结果的现象

介绍腾讯广告算法的处理思路，亮点

手写deepfm算法，说明网络结构设计的思路，以及为什么这么做的好处

二面

碰到最困难的事

未来职业规划

华为（消费者BG）

一面

LR的详细过程，如何优化。

Batch的大小如何选择，过大的batch和过小的batch分别有什么影响

二面

对本科成绩不好怎么看

职业规划

百度（搜索排序部门）

一面

有两个玻璃珠，一个100层高的楼，当楼层大于N的时候，玻璃珠会碎，问怎么扔能最快找到这个临界楼层（按最坏时间复杂度计算）。

已知一个数组，求这个数组最大连续子数组和。

0-99999中，各位数字之和为N的有多少个？

介绍LR,FM算法的特点

二面

对神经网络找Debug不好的问题你怎么看？

介绍wide&deep论文详细实现过程。

让我分析爱奇艺的推荐过程，搜索某个视频右边的推荐列表是基于什么生成的。比如搜索红烧肉右边为什么会出来白切鸡。

说说对信息检索的理解，对一个querry，所排序的页面根据哪些特征生成。

强化学习在搜索排序中的应用。

三面

成长最快的事

怎么看加班

未来职业规划

字节跳动（西瓜视频）

一面

写程序模拟带权抽样，如果不重复抽样多次如何优化。

LR,FM,FFM算法的原理

二面

LR和FM的区别，LR的优点

Kmeans算法和EM算法的关系

说说常见的优化器以及优化思路，写出他们的优化公式

梯度消失的根本原因

介绍GBDT的详细计算过程

写程序如何判断A是B的子树

有n个盘子，每次可以给一个盘子加一个硬币，或者所有盘子硬币翻倍，问达到目标状态最少需要操作的次数

三面

说说对推荐系统的理解

之后就是介绍自己的论文，给他看结果，

最后我选择了字节跳动，对推荐系统有兴趣的不要错过

【暑期实习】算法实习生-Data

字节跳动校招内推码: NDSZVNB

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算法工程师-今日头条/西瓜视频/内容生态
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