《快手算法工程师面经》专题

面试官是做算法服务开发，也就是工程化落地的，但是总感觉他无精打采的样子。全程 35 分钟，能有 33.5 分钟都是让我输出，讲了很多实习项目，但是基本不深入问，点到为止，我就像讲单口相声一样。 Intern： B 站和百度实习项目 & 自己的工作 & 个人收获 Deep Learning： 介绍一下 Transformer 什么是多头注意力机制、在模型推理上有什么优势 并行训练时如何拆分多头注意力

更新：7.18一面，7.22收到感谢信，8.9流转到正式批，8.24二面，9.5三面，9.15HR面 7.18一面 (20min) 总结：没聊项目，只问深度学习的基本知识。 1.用什么语言？ 2.用过什么优化器？哪个收敛快？哪个泛化性好？ 3.用过哪些激活函数？激活函数有什么作用? 4.leakyrelu和relu的区别? 5.用过relu6吗?有什么好处？ 6.讲一下交叉熵 7.softmax和

这篇文章本来是要写推荐系统从0-1该如何做，但是发现牛客网上大家更关心的是面试的经验。所以这篇文章就写我做面试官的经验吧。 自我介绍篇（前面一篇文章，已经自我介绍过了，再啰嗦一下）： 我09年在上交读的计算机方向，13年毕业，大四的时候花了4个月时间复习考研，跨考了本校的应用经济学方向，然后又读了3年，16年毕业。 之所以读经济学，是因为那时候听说搞金融的钱多；结果15年股市泡沫破了之后，就没打算

一面 八股拷打，不再赘述：过拟合，transformer等 手撕（web IDE） 对称的二叉树 lc原题 二面 1. 如果现在数据量特别大，并发量特别高，你有什么好的办法能够提高用户的体验 2. 如果现在有一些数据给到你让你去拿给标注人员标注，你怎么样发挥他的最大价值 3. 熵的计算公式 手撕（web IDE） 1. 不同路径 lc原题 2. 给一堆树的高度，问砍的次数，二分答案 HR面 聊天

或许大抵是凉了吧，被拷打的神志不清 几天没看图形学的东西了，结果高德突然约面 感觉在面试官面前拉了一坨大的，mad ----------------4.3 已凉------------------------------ 首先是手写程序，前面两个挺简单的反正，也比较常规 第三个在类里填入内容使得程序正确运行，先写了个重载赋值函数，漏了拷贝构造和自赋值检查，然后注释了重载赋值函数，调拷贝构造，new

7.11完成性格测评后一直没有消息 8.22中午接到对接的HR电话约面试时间 8.26 中午11点 一面 一男一女两位面试官，人很好，很专业，综合体验不错 自我介绍 项目经历 本科的没问，直接问研究生，由于我研究生是被老师安排去实习了没有什么项目，所以后续都围绕实习内容来问。问的很细致，实习时做的具体工作，流程如何，模块怎么实现，要考虑什么因素，内存空间怎么分配，对应的协议具体步骤如何…… 工作中

🧐背景：211交通工程出身，读研转到本校航运学院，做船舶交通大数据挖掘，涉及机器学习。 🧐自身情况：sci在投，一篇会议论文接受，一个专利发表。 🤐一志愿是九月初的技术支持工程师，因为后知后觉，发现不懂网络协议，没参加笔试。 👾10.25投大数据算法，以交通认知方向。笔试主要是机器学习内容，选择题，问答题，以及一道编程。 👾11.7日收到电话面试，讲了一下基本情况。 👾11.8日一面技

9.7一面 (约40min) 自我介绍 项目比赛介绍，没有深挖 进程和线程区别 数组和链表的区别 递归和非递归的区别(除了栈这方面) 快排的时间复杂度，快排稳定吗 类似的基础问题等等(想不起来了。。。) 二叉树了解吗？还行 撕题：非递归中序遍历二叉树 反问 总体感觉面试比较简单，上午面完，下午通知下周二面 9.13二面 (约20min) 自我介绍 问了一个比赛，大概十来分钟 反问 面完下来一查秒挂

最近面完，写个面筋记录一下 我投的无线通信算法，hr告知我没hc了，问我考不考虑转到数字IC设计，转就转吧，面面看 一面 一小时 hr面的时候问了一下好像是主管面的，怪不得强度这么高。虽然是数字ic设计，不过因为之前沟通过了，得知ic也有一些算法的需求。 所以面试官问的都是一些无线通信算法的问题。主要是项目细节，问的非常细，途中还有根据项目内容发散开的一些通信常识。不愧是主管，知识面很丰富，面试体

9.20 一面 25mins 两个面试官，一男一女，轮流问项目问实习，无手撕。男面试官让我尽快入职哈哈哈哈哈哈。 9.26 二面 20mins 好像一个主管 + 一个HR面试 说二面通过后会发测评，测评通过后会尽力在十一前发意向。 当天晚上就受到测评啦！题量真多。。。。。 攒人品，写面经，许愿offer #天翼云##秋招#

因为投的比较晚，所以目前进行到一面，后面是主管面和HR 面。 一面（1小时20分钟）：主要是聊项目和论文，撕了一道蒙特卡洛估计的题 从论文的DDPG算法开始聊，TD3，SAC算法，应用场景，优缺点啥的 聊王者荣耀比赛，从网络结构设计（特征工程、channel attention，self-attention，multi-head value estimation），奖励函数设计，算法设计（dual

2022/09/23 投递简历 2022/09/29 笔试 2022/10/24 技术一面 1、自我介绍，讲了项目及竞赛经历（不到5min） 2、提问： （1）本科、研究生数学类有哪些课程（?）； （2）详细说下数学建模竞赛经历，问建模团队分工及问题实际解决方法； （3）我项目中有模型轻量化工作，问具体怎么轻量化，轻量化相关技术； （4）入职3-5年的发展计划（回答主要是偏向累计技术）； （5）平

  2023.03.20更新：最近推荐了好几个同学，都进了面试流程。22、23年毕业的都可以算应届生，都可以内推。社招也可以招，现在通信算法岗还有大量HC，有兴趣的可以私信我。 最近成功拿到了新凯来的offer，在今年这个行情下给出了不错的薪资，所以就毫不犹豫的接受啦，结束了俺这几个月的找工作之旅。 听HR说现在通信算法岗还有不少HC，还在找工作的同鞋们可以冲一波，HR给了我内推资格，

一共只面了两轮，9.3一面，9.9二面，没有HR面，9.20 OC 一面/技术面 2024/9/3 晚上20:00-21:00 自我介绍 腾讯实习介绍 实习过程中做的比较好的部分有哪些 华为框架以及NPU使用过程中遇到的问题 LongLoRA和LoRA区别 大模型和推荐你觉得有哪些可结合的点？商品的理解、描述等 介绍快手实习 在线的效果 这段实习主要的难点在哪里 user会事先做一些embeddi

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