高德地图 算法工程师(NLP/搜推广)一面面经

笔试:9.18(1.51/2)一面:9.25

业务:高德垂搜,针对用户在高德APP中搜索附近酒店或饭店等场景,提供个性化的点位推荐,最终在地图上呈现用户可能感兴趣的POI点位

base:北京

问题相关:

  1. 介绍实习经历,项目背景是什么,解决什么问题,算法是否是新增的,自己的工作体现在哪里。算法具体约束,具体策略是怎样
  2. 介绍项目:天池新闻推荐
  3. 什么是itemcf,具体的物品相似度是怎样计算,构建的user到item的矩阵,user具体有多少个。itemcf构建的kv表里k和v分别是什么,怎样根据kv表计算出来item之间的相似性
  4. 文章的相似性矩阵怎么构建的,构建相似性矩阵时如何从索引到值的关系进行处理,物品点击时间列表是否锚定在某个用户上,构建物品相似性计算时如何处理用户ID和物品的关系,如何统计物品的点击次数并进行后续处理
  5. 如何从原始数据中进行采样和预处理
  6. word2vec在召回中的作用是什么,word是指什么,如何构建word2vec里的句子,如何评估word2vec的相似性
  7. DIN的主要思想,在项目中具体应用,DIN如何计算用户搜索历史中item的权重
  8. LightGBM在推荐系统中的作用是什么
  9. Transformer在推荐系统中的应用是什么
  10. 多路召回对于特征和后续指标提升是否有帮助
  11. 编程:手撕自己项目中的DIN
#高德##算法#
全部评论
大佬你是咋知道这个岗位具体业务的哇 我好像也是这个岗位
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发布于 10-11 18:05 湖北

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昨天 18:33
复旦大学 Java
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1.你这个xx实习的项目能展开讲讲吗?你主要负责哪块?为什么是你来做这块?2.自动化评估体系这里能具体说说怎么评的吗?哪些维度3. 多维度自动化评估体系,那每一个维度是怎么做的?比如你说的关键词匹配和问答对,这个流程怎么构建的4.图表的准确性你怎么评估的?怎么从markdown和HTML 里提取对应图表并比对的?有没有一些异常case举个例子?5.用了playwright去截图,那遇到报错或者渲染失败怎么办6不同设备模块比如交换机、服务器,它们的字段特征都不一样,那你怎么做统一化训练7.那你这个知识图谱底层是用什么数据结构存的8.用的是PAI吗?那有没有对比过比如说 igraph或者图数据库像GraphScope这些之间有啥区别9有没有用过一些大模型的推理?比如说用千问做辅助根因预测10你们这套系统的准确率和召回率大概是多少,那比如说没有到90%,你们是认为这个指标是OK的吗11所以它是系统推理出根因之后还需要人工check,然后才能执行故障预案,有没有哪一部分流程是完全自动化的12你们平台现在接的主要是底层设备指标,那有没有接入一些业务指标,比如订单失败率转化率这类的业务数据13我有个疑问就接入业务指标的话你需要知道整个平台的服务拓扑,那你们这个平台是怎么接入业务侧拓扑的?是自己做的吗?还是中台团队负责15.那你既然用过图数据库,你知道它底层的存储结构是怎样的吗?比如它是怎么组织边和节点的16.我们现在是两阶段推荐架构:第一阶段召回用的是embedding点积召回,第二阶段是MLP跟transformer做多目标打分。那你觉得在我们这么大规模的数据量下,如果要做real-time re-ranking,你会在架构上怎么做trade-off?怎么压低latency17.我们现在在做embedding精度提升也试过加cross tower、attention pooling 甚至meta learning,但发现一旦模型重了,就难以部署到线上实时系统。那你觉得在embedding learning的这个模块里,有哪些方案能在不严重影响线上性能的情况下提升语义表示能力
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