《快手算法》专题

一面8-19 1.自我介绍 2.问美团的实习，问我商品量级，召回中相关性分档怎么做的，会不会出现query太不规范不能match到商品，怎么解决？我们的场景是否每个query和item都能匹配到相关性分数？ 3.精排模型我们用的baseline是什么，怎么用query和行为序列做的target attention，行为序列怎么截断的，最后如何用query打压搜索结果的推荐多样性？ 4.有哪些序列建

笔试题: 随机获取10到999之间的100个整数，并且要从大到小排序，要求使用快速排序算法。         获取1到99之间的10个整数         参数设计: min最小值,max最大值,total多少个 <script> function getRandomNum(min,max,total){ let arr=[] for

一面时间：4月7日 11:00 ～ 12:00 没有开摄像头，先是自我介绍 然后详细的问了一下实习经历，对实习中的项目做了非常详细的询问。 期间问了一下auc和gauc的区别，为什么使用gauc而不用auc。 然后因为项目用了图文理解大模型，询问了一些对比学习的loss，介绍一些nce loss之类的，然后怎么构造正负样本。 还有就是交叉熵损失函数的使用的注意事项。 使用RELU的一些潜在问题。

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

8.1号投递，base深圳 8.20一面 总共30分钟左右，没有撕算法题。 自我介绍 挑个项目讲解，讲一下流程和效果 讲一下研究方向 北京的岗位比深圳多，为什么选择深圳？ 有没有女朋友？ 未来的职业规划？ 遇到的最大的挫折？从中学会了什么？ 最有自豪感的事情？ 有什么爱好特长？ 反问1：部门规模？三四十人 反问2：业务内容？做视频内容安全相关的，偏策略多一些，中间处理 #2022秋招##快手面经#

快手机器学习算法工程师一面50min 人生中第一次找工作面试😭 （面试官姐姐人超好😭，一直心平气和的和聊天一样，我说错了也没说我而是跟我解答，甚至帮我找理由，全程都很耐心） 1.自我介绍 2.介绍用过哪些机器学习方法 3.SVM的原理跟优势 4.集成学习（扯了下随机森林跟集成学习原理），XGBOOST（没用过） 5.knn和kmeans做分类的原理 6.你们做的遥感图像怎么提取特征 7.问了下

之前在实验室一直是做CV的，不知天高地厚的投了快手的广告算法，后来才知道更多考察的是机器学习的东西 算法题：二叉树断开任意一条边，对两棵子树元素求和再做乘法，求最大的乘积 了解哪些常见的机器学习算法（可能是你说什么他问什么） 逻辑回归（LR）对单条样本对预估分数代表真实概率么，具体含义是什么（感觉有点业务相关） 检测，box分类分数输出的物理含义是什么，怎么保证输出的score就是概率值 为什么分

📅oc时间线 【3.29】一面（面试后两小时约二面）➡️【4.8】二面 （第二天约hr面）➡️ 【4.10 】hr面➡️【4.12】oc 一面： 算法[33] 搜索旋转排序数组，[227] 基本计算器 II 讲论文 二面： 讲论文 八股：LoRA的原理 算法：概率题（归纳法），[32] 最长有效括号 待遇 ● 工资：400元/天 ● 房补：1500元/月（公司5km以内） ● 加班补贴：20：0

快手Java一面 80min 1.实习的内容 2.引申到线程池，讲线程池的原理 执行流程 3.核心线程和非核心线程的区别 4.讲一下你理解的线程安全，我讲到了可见性上去了有点跑题，面试官打断让我讲同步机制 5.乐观锁讲一下 6.为什么你说AQS也用了CAS，你还认为它是悲观锁 7.JVM调优经历，我讲了背景+思路+具体改动+验证方案 8.JVM内存划分 9.Java用过哪些集合类 10.为什么数组

一面还好，二面问的好深 一面： 面试体验拉满 c++： 智能指针 enable_shared_from_this unordered_map扩容 静态和动态多态 多重继承的内存分布 操作系统： 进程和线程区别 fork，wait，clone 孤儿进程 写时复制原理 缺页中断流程 从源代码到可执行文件流程 硬链接和软链接 x86段页 协程 网络： tcp和udp区别 粘包 聊聊bind, liste

一面 1、Jdk 1.7 和1.8HashMap的区别 2、红黑树和普通二叉树的区别 3、多线程的提问 4、垃圾回收机制 5、堆排序排序算法 关键路径 6、redis的原理和使用 7、算法最长回文子串 8、没有听懂哈哈哈 不知道会不会有二面，但是这个过程学到了一些东西

面试日期8.30。 问题: 1. 我看你是做文本识别的为什么选择搜索部门？(你们岗位要求写了OCR相关经历，一脸懵) 2. 介绍一下论文创新点、解决什么问题？（巴拉巴拉讲了10min） 3. 这个方向最新的工作，有没有坑？(理解错了，原来是坑位的坑。。。) 4. 有没有做过大规模分类或者搜索的东西，大规模分类如何通过模型层面去优化？ 5. 对比学习了解多吗？ 6. 手撕，二维数组每行递增、每列递增

1. 全程问项目相关，没有任何一个八股问题，项目要非常熟悉，会进行扩展。 2. 开放性问题比较多，要能自圆其说。 3. 算法题是和编解码相关的。 #快手##快手信息集散地##音视频#

8.3 一面 前半个小时讨论实习项目，但反馈说做的项目对比快手的短视频推荐像玩具。。听到这个感觉已经挂了。 算法题：1. 手写transforner； 2.寻找两个有序数组的中位数（hard？没写出来）。 8.8 二面 前半个小时还是讨论实习项目，这次讨论的比较温和，基本没有答不上的 算法题： 寻找长度为N，只包含1～N-1的数组中重复过一次的那个数，时间O(n) 空间O(1) 在有序有重复数组中