滴滴搜索算法面经

秋招已经开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，需要提升项目的同学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！！！

滴滴搜索算法一面面经
1. 多目标预估如何解决跷跷板问题
2. MMoE为什么能够做到多目标优化
3. 除了MMoE还有什么其他的多目标优化模型
4. 除了auc还有什么度量排序结果的指标
5. ctr校准所用的list-wise模型的结构是什么
6. 如何评估ctr校准模块的效果
7. 算法题：实现auc

滴滴搜索算法二面面经
1. 自我介绍
2. 广告实习项目相关问题
3. 模型为什么不直接用单任务估 pcvr，这不是更直接？
4. 为什么多任务模型比单任务更好？
5. 特征层面进Sharebottom特征怎么选的？
6. 广告模型用的特征具体有哪些类别？
7. 用户侧特征都有什么？
8. 自己有具体去看过特征吗？比较重要的有哪些？
9. 做网络优化前有考虑先从特征统计层面做优化吗？
10. PLE和MMoE用过没？为什么效果不如当前的模型优化？体现在哪里？
11. 共享屏幕随便打开一个讲 MMoE 的博客讲一遍
12. MMoE 你觉得最大的亮点在哪里
13. MMoE 伪代码
14. 关于增量特征，从原始特征选一部分，而不是做更多新特征，这点怎么考虑的？
15. 八股 QKV怎么做并行的 写个伪代码
16. 场景题：滴滴打⻋用户一公里之内随机出现⻋，求距离期望