《推荐算法工程师》专题

面完一小时内流程结束，挂

1.项目 问了问项目 2.八股 无 3.code 一个list，只有一个数字出现过一次，剩下都是2次，并且出现2次的数字相邻，问单次出现的数字的idx是多少，有没有比O(N)更快的算法 提醒下写出了个二分的解法，边界有点多，磕磕绊绊写完了，写了30分钟 写太慢了，感觉要挂了！

一面 1.自我介绍 2.介绍卷积 激活 池化 全连接层含义 3.什么情况下可以不使用池化层 4.项目中使用了什么数据增强技术 5.阐述SVM原理 6.解决过拟合的方法 7.决策树怎么划分特征 8.随机森林有两种随机方式 怎么体现 9.线性模型和非线性模型的优缺点 10.样本数量小且特征数量多时 使用线性还是非线性模型 11.离散特征的处理方式 12.会不会用Linux 13.会不会TensorFl

自我介绍 项目经历 之前项目中使用过hive,spark处理数据吗 auc的定义，如何计算 xgb，lightgbm原理，模型的搭建过程，区别等 正负样本不平衡怎么解决(损失函数，降采样，过采样，模型融合等) 模型过拟合原因，该怎么解决(样本纬度，特征维度，模型维度都回答了一遍) 如何进行特征筛选 了解推荐算法吗 推荐系统构建的整体流程(召回，粗排，精排，重排，每一部分进行了简单介绍) dcn,d

秋招第一面汗流浃背

昨天傍晚约的今早面试，有点猝不及防 早起下大雨，冒着雨到实验室面试，裤腿和鞋是刚淋湿的，衣服和那啥是没晒干的 耳机还坏了，临时接了个连蓝牙连了好久 面试官来迟了三四分钟，我以为是不要我了，紧张的要死，刚开始说话都有点抖 全程没问推荐系统，感觉有点凉 许愿团子oc，饿了么已经卸载了，点外卖只用美团(oc了我直接吃一周美团)

1. 自我介绍 2. 写一个算法 Q：给一个有序数组arr[ ]，和一个 int target，找到target的左索引和右索引。 例：arr = [1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,3,3,5,5,5], target = 3. return left = 7, right = 11; 3. 问简历 3.1 介绍了电影推荐的项目。问了几个模型。 3.2 介绍了强化学习的论文，问了DQN和x

一面 4.25 介绍项目 BN 和LN的区别，应用场景 GBDT，XGBoost，LightGBM Transformer，chatgpt 介绍一个常用的网络结构：CNN，卷积层和池化层的作用 自己的优缺点#携程#

荣耀：2022秋招 推荐搜索工程师 一面 自我介绍、论文 论文模型中学习率、batch size 以及其他参数是如何调优的 学习率使用模拟退火优化，初始值设置的稍大。 Batch Size 设置的尽可能大来提高学习的效率，并根据具体结果适当调整。 其他参数网格搜索。 介绍 LSTM-> Transformer -> BERT 传统 RNN 存在长期依赖的梯度问题，被 LSTM 通过三个门控解决，G

一面 1. 自我介绍 2. 介绍项目 3. 推荐系统离线都看什么指标，这些指标有冲突怎么办？ 4. 新item如何做冷启？ 5. pointwise, pairwise, listwise区别？为什么精排用pointwise 6. 如何提高推荐的多样性？ 7. 排序模型离线指标和线上不一致如何处理？ 8. 推荐上怎么引入搜索的一些相关信息？ 9. leetcode 143：重排链表 #美团2024

本文向大家介绍Mysql8.0.17安装教程【推荐】，包括了Mysql8.0.17安装教程【推荐】的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.因为系统重装 又双叒叕开始了装myql数据库 下载安装包　　　　https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 2.解压到你想安装的地方 3.解压完是没有图红色框中的文件的 需要你配置my.ini文件 data文件夹是等会儿自

1.code 二叉树路径和，有点紧张，没有秒了，不过最后还是做出来了，有点尴尬不过面试官小姐姐非常耐心 2.项目 详细问项目 有了解热门流行度偏差如何做吗 有了解序列建模吗 self-attention和target-attention的优缺点 有了解样本太少如何处理吗 3.八股 无 太紧张，code卡了一会，开始说了句贼简单，结果卡了一会，贼尴尬 希望进二面吧

#拼多多##推荐算法面经##暑期实习# ### 一面 - 时间：2024-04-01 总计30分钟 - 自我介绍 - 本科推荐系统项目（项目细节问的比较多，基于项目展开考察八股，细节可以参考我的美团一面和快手一面面经，内容差不多） - 介绍pointwise-loss、pairwise-loss、listwise-loss - BPR损失 - 特征重要性评估方法 - 排列重要性：随机打乱某一维特征

211本硕，目前研一，计算机相关专业 找的就是搜广推的实习，忘记把本科做的推荐系统点击率预估的毕设写到简历里面了。 一面 1.自我介绍 2.介绍项目：介绍了介绍研一目前做的时间序列预测的项目和本科毕设做的点击率预估 3.问的时间序列预测的模型架构和指标 4.sigmoid函数和softmax函数的区别 5.多头注意力机制里的QKV，缩放 6.快速排序算法 7.反问