《快手算法》专题

一面（八月四号） 面试官人很好，很温和，挺会引导的 问了论文和科研经历，并且给了一个假想的图文匹配的场景，问你有没有什么思路 没问八股 手撕题目是合并区间，没什么太大的难度 不知道一面的结果会咋样

一二面技术面，主要问实习细节均有手撕，约1h 三面是主管面，有一定压力，拷打项目和实习,约0.5h 四面是hr面，15min,问了一下职业规划并简要介绍下实习经历和你觉得最有挑战的事情是什么 最后hr意思说十月底才能给出排序结果😭 鼠鼠感觉自己排序应该是靠后的，感觉希望不大了。 不知道有没有佬也是这个池子里的，可以交流一下

先自我介绍，然后主要问项目的区别，yolov5主要改进点在哪，transform为什么能用于cv。你用yolov5跑模型，你的改进点在哪，效果提升多大。 看我用过tensorrt，介绍一下tensorrt优化的流程及常见的tricks。 代码题是二叉树的，不是子父节点的最大和。用dfs没做出来，少考虑了一种情况，然后就寄了。 #快手校招##算法工程师#

7.29一面 1h 1. 介绍在阿里的多模态工作 2. 介绍另一份意图识别模型的实习工作 3. 介绍你的论文，对抗样本相关 4. 手撕代码：岛屿的最大面积 没有八股，基本就是介绍项目，对项目有些不懂的地方跟我确认下 反问：主要做多模态的一些内容安全，风控识别 希望能过吧 #快手#

一面45min 全排列 一个计算题两概率题+项目提问 无八股

时长：1h 1.自我介绍 2.选了个实习深挖，这部分问了蛮多的，从流程到实现，每部分的输入输出等等 3.根据我的研究方向，问了一些经典的算法和最新的一些前沿成果（这部分拉了坨大的，面试官说我说的那些东西在他上学那会就有了） 4.注意力机制的计算公式？为什么除以根号dk？ 5.了解推荐模型嘛？知道哪些模型？ 6.手撕：和为k的连续子数组（面试官口述的问题，一开始理解成输出数量，结果是要输出所有的数组

主要是问项目和论文，因为项目用的Autoformer与Transformer类似，一二面都被拷打self attention以及训练细节。穿插着考察一些常规八股（交叉熵，过拟合问题，normlization等），以及项目里使用的一些成熟的机器学习算法的原理（被拷打LDA的原理，麻了），手撕一些力扣题。 4.18 一面 4.23 二面 4.25 hr面 4.26 oc 整个流程挺快的，给快手HR和面

项目拷打 输入 url 敲回车发生什么， axios，fetch， 最长公共子序列， 改变 this 指向的问题 #前端面试必备宝典#

其实这个面试已经是二月份时候的事了，当时是春节期间投递的，快要秋招了，把手上的面经发一发，也希望大家点个关注 1 自我介绍 2 介绍科研： 你觉得point wise和list wise的区别是什么 为什么选这个模型做backbone 因果机器学习目前怎么做的 3 介绍实习： 为什么要多路召回 为什么要协同过滤，u2i和i2i的区别 为什么要在召回后过滤，有其他策略吗 双塔召回怎么做的 介绍一下l

来还愿了，希望友友都能拿到自己想要的offer 一面 1.自我介绍 2.代码：top K 3.代码：给一个链表，只反转从left到right内的元素，其余不变 4.问实习项目，没有挖的很深。 5.讲一讲序列建模的模型 6.为什么self-attention可以堆叠多层，有什么作用 7.多头有什么作用？如果想让不同头之间有交互，可以怎么做 8.讲一讲多目标优化，MMoE怎么设计？如果权重为1,0,0

快手快star推荐算法岗一面面经 1. 首先自我介绍 2. 然后简单问了下我的推荐的论文，问了下我的研究方向 3. 之后问实习经历，对我实习经历问的很多。让我详细介绍实习做的工作，并问了互信息最大化的问题 4. 对于推荐系统整个链路是否清楚？ 答：主要分为召回、粗排、精排、重拍。然后详细说了每个阶段的目标，重点关注的问题，模型设计思路等。 5. 精排常用的模型？ 答：精排涉及到多个目标的预估，最常

香槟开早了，一大早收到hr消息，要加一轮交叉面赶紧安排了下午的面试 1.code 快排，秒了 然后在这个基础上，考了一个数学题，在面试官提示下做出来了，希望别因为这个挂了！ 2.项目 细讲项目 长尾分布，冷门item的embedding置信吗，如何处理 3.八股 无 都开香槟了，球球让我过了吧，塞不回去了 快手，没有你我可怎么活啊 ‐--------------------------------

1.code 反转部分链表 秒了 2.项目 召回正负样本如何定义，如何负采样，知道热度降权吗 如何序列建模，复杂度你是如何优化的，有尝试过硬算和优化的差异吗 召回用啥评价，线上用什么评价 如何排查指标线上线下不一致 3.八股 无 4.反问 组里氛围，转正策略 面试官说还有三面，感觉都回答上来了，希望进三面 我已经不想笔试、面试了，快手，快点翻臣妾的牌子呀，我直接从了

1.code 最长递增子序列，dp+二分优化 2.项目 一直在问之前实习做的内容 知识图谱，双塔，正负样本，多任务模型演进 了不了解推荐系统，介绍一下链路 正样本太少，如何解决，业务角度+技术角度 还聊了不少开放性问题，比如你怎么看待召回阶段 3.八股 无 4.反问 组里做什么，base在哪 没有拷打我，让我一度怀疑有kpi的嫌疑 已经神智不清了，被拷打难受，不被拷打觉得kpi 求进二面，基本上都