快手 推荐大模型 三面 面经
1. 面试官先自我介绍了一下，部门主要负责快手整个的推荐，面试官在的组主要做精排部分的模型、算法
2. 我的自我介绍
3. 主要比较care实习里面的各个阶段的数据流程，问了一下合成数据的优缺点？
4. 问了一下LLM评估方面，人工还是自动化？离线评估指标和线上评估指标有什么区别？
5. 问了一下推荐系统和LLM结合的理解，从召回和精排两部分稍微说了一下理解，以及结合多模态blabla
6. 做了一个最长回文子串的题，我用的一般的O(n^2)的算法，那个O(n)的记不得了，面试官让优化，大概说了一下可以剪枝什么的，没有具体做（确实不太会）
7. 反问，其实更多的是面试官在给我讲推荐系统的难点，以及他们认为LLM可以优化哪些地方，硬生生面试时间拖到1个小时20分钟
整体很轻松，面试官也表达了正向的意思，感觉是应该能过吧？反问有几面，说后面可能还有HR面
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顺便更新一下这周已经约了的面试
快手三面（已完成）
智谱AI二面
中兴三面
京东三面
拼多多四面（跟京东冲了，还在联系HR中。。。）
智源实验室二面
字节二面
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