美团推荐算法26校招一面

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code模式：要求写一下核心代码，不要求运行1.合并有序数组（双指针）2.搜索插入位置（二分）1.介绍一下实习过程的整个推荐的链路设置2.分析一下din的attention和transformer的注意力机制有什么不同，如果要引入transfomer的注意力机制，你会怎么做？3.在线推理的时延是多少，有没有办法减低时延？4.实习的模型更新的时期是按天为单位还是按小时为单位？如果线上用户点击产生了一条正样本，模型如何做出反应来学习这个行为？5.ESMM模型后面的论文了不了解？6.介绍一下ESM^2​，有没有读过原论文？深挖7.DeepFM的FM侧是如何计算的？时间复杂度是多少？现场推导一下数学公式8.哪些特征会来拿做embedding？id类特征会拿来做embedding吗？你觉得是日活千万会产生硬编码吗？为什么？9.dense类的特征可以拿来做embedding吗？怎么做？你觉得这个效果是语义空间产生的还是参数量产生的？分桶怎么做？10.解释一下梯度消失？处理策略？11.手撕一下多头注意力，询问其变体和设计的思路，以及添加策略

上班摸鱼，翻了2025年至今牛客网的阿里系面经，包括阿里云智能、达摩院（通义实验室）、阿里云计算平台以及阿里妈妈等机构，整理了算法工程师的常见面试内容，希望对想冲大厂的你有所帮助^ ^ 核心架构演进：Transformer组件的细粒度考察 Transformer架构作为现代大模型的基石，其考察深度在2025年达到了前所未有的水平。面试官默认候选人已经熟悉基本结构，转而主要攻击架构中的具体组件选型及其背后的数学原理。 位置编码（Positional Encoding）：从绝对到相对的演变  RoPE (Rotary Positional Embeddings): 42次 ALiBi (Atten...

7.28 一面 → 8.4 二面 → 8.7 三面 → 1.9 OC（终于轮到我了吗🥲）→ 1.21 Offer预计年后入职，base北京天空之城，同届的小伙伴欢迎来加好友交流～