|
大家好，這里是NewBeeNLP。轉(zhuǎn)眼間2023屆春招實(shí)習(xí)已接近尾聲，由于疫情影響，今年找個(gè)大廠(chǎng)實(shí)習(xí)確實(shí)很難，今天就給大家分享一位23屆同學(xué)找算法崗實(shí)習(xí)的總結(jié)，最終拿下抖音APP、快手主站和美團(tuán)優(yōu)選的推薦算法崗offer，希望能幫助到下半年找工作的小伙伴們，以下為原文。 985渣碩，保研本校之后因?yàn)闆](méi)有大規(guī)模開(kāi)發(fā)的經(jīng)驗(yàn)，再加上不太想背八股，所以轉(zhuǎn)算法。研究方向是醫(yī)學(xué)圖像，SCI2區(qū)一篇水刊醫(yī)學(xué)+計(jì)算機(jī)結(jié)合論文。 組內(nèi)有做推薦算法的于是花了一個(gè)月時(shí)間轉(zhuǎn)推薦，慢慢對(duì)推薦感興趣。21年底有個(gè)非常好的朋友（阿里P8級(jí)別的）把我撈去了小紅書(shū)實(shí)習(xí)，base北京，接觸到了企業(yè)級(jí)別的推薦算法。推薦算法實(shí)習(xí)的意義可能就是接觸線(xiàn)上+業(yè)務(wù)，畢竟在學(xué)校里面是不能碰到這種場(chǎng)景的，推薦算法需要大數(shù)據(jù)+場(chǎng)景支撐。 萬(wàn)事開(kāi)頭難，原本遲遲沒(méi)有下決心的，4月初的時(shí)候一天晚上下班，字節(jié)hr打電話(huà)給我（本科大三的時(shí)候曾經(jīng)投遞了字節(jié)的簡(jiǎn)歷，后來(lái)因?yàn)樯眢w原因沒(méi)有面試），問(wèn)我有沒(méi)有意向，剛好hr是抖音app推薦算法團(tuán)隊(duì)的，所以下決心開(kāi)始準(zhǔn)備春招實(shí)習(xí)?？梢哉f(shuō)投得非常晚，準(zhǔn)備得也很晚。于是回到了學(xué)校開(kāi)始準(zhǔn)備。因?yàn)槭堑谝淮伍_(kāi)始海投，沒(méi)經(jīng)驗(yàn)所以沒(méi)錄音，回憶一下大概，可能漏掉了很多問(wèn)題跟細(xì)節(jié)。 一面4.8下午18:00當(dāng)時(shí)其實(shí)自己還在小紅薯實(shí)習(xí)，所以請(qǐng)了一天假。 自我介紹
答：語(yǔ)速放慢，背； 挑一個(gè)小紅薯的項(xiàng)目仔細(xì)介紹
答：主要在小紅薯做了一些向量召回+點(diǎn)召回工作，語(yǔ)速放慢，慢慢講； 模型的時(shí)效性怎么樣？
答：我是t - 1更新，還會(huì)離線(xiàn)把ANN結(jié)果寫(xiě)入redis，因?yàn)榫€(xiàn)上qps目前暫時(shí)不支持； 聊聊AUC吧。
答：隨機(jī)取兩個(gè)樣本，正樣本排在負(fù)樣本之前的概率； 追問(wèn)：AUC怎么快速計(jì)算
答：把樣本按照預(yù)測(cè)值排序，編號(hào)從大到小，看正樣本的編號(hào)，巴拉巴拉～。PS：這里主動(dòng)輸出了一下知識(shí)，簡(jiǎn)單證明了一下 曲線(xiàn)下面積 = AUC的物理定義； 線(xiàn)上線(xiàn)下AUC不一致怎么辦？（這里有點(diǎn)懵，而且因?yàn)闆](méi)有做過(guò)排序，只能按照自己的閱歷盡可能全面去回答。）
答：有可能召回側(cè)拿到的樣本是之前舊版本排序模型的結(jié)果，會(huì)導(dǎo)致模型間的gap，采樣的時(shí)候要變換方式；檢測(cè)離線(xiàn)訓(xùn)練模型有沒(méi)有過(guò)擬合；檢查線(xiàn)上線(xiàn)下特征是否一致（可能存在穿越現(xiàn)象）；導(dǎo)致線(xiàn)上線(xiàn)下auc不一致最可能出現(xiàn)的情況就是樣本穿越，因?yàn)殡x線(xiàn)訓(xùn)練計(jì)算auc是所有樣本一起計(jì)算的，而線(xiàn)上不可能出現(xiàn)一個(gè)用戶(hù)去點(diǎn)擊排序給另一個(gè)用戶(hù)的item的情況，所以過(guò)濾掉那些點(diǎn)擊為0，或者點(diǎn)擊率過(guò)高的用戶(hù)） 你們排序是怎么做的，時(shí)效性如何？（可能是看到我對(duì)第6個(gè)問(wèn)題的回答，直接轉(zhuǎn)向了排序）
答：目前基建還不完善，沒(méi)有prerank，postrank，rerank階段，排序側(cè)只有一個(gè)排序模型wide&deep，排序模型是實(shí)時(shí)的，每30分鐘線(xiàn)上發(fā)射session label，然后把樣本+特征dump到云上，模型自動(dòng)訓(xùn)練。 召回的時(shí)候具體怎么做的？
答：每天離線(xiàn)訓(xùn)練完之后，模型會(huì)產(chǎn)出當(dāng)天的向量，寫(xiě)到oss上，下游消費(fèi)向量建立NN索引（HNSW），然后我再刷一遍全量的商品，把nn結(jié)果寫(xiě)入redis，線(xiàn)上從用戶(hù)畫(huà)像取用戶(hù)lastn，做trigger selection和時(shí)間衰減，最后送到排序模型。 如果現(xiàn)在我上一路DSSM召回，發(fā)現(xiàn)AB實(shí)驗(yàn)效果不好怎么辦？
答：首先看樣本+特征。召回的樣本是不是跟當(dāng)前線(xiàn)上排序模型關(guān)聯(lián)，特征穿越之類(lèi)的；其次看當(dāng)前召回渠道的結(jié)果是不是跟線(xiàn)上已有的重復(fù)；追問(wèn)了一下還有呢？當(dāng)時(shí)有點(diǎn)緊張，只能說(shuō)那就加大流量，5%不行就到10%，再不行就到20%。到這里面試官笑了，感覺(jué)這才是他想要的回答，hh。 兩道Easy算法題。
10.1. 一個(gè)m * n棋盤(pán)，只能往右或者往下走，問(wèn)從左上到右下路徑和的最小值。簡(jiǎn)單dp（當(dāng)時(shí)直接用二維dp寫(xiě)的，寫(xiě)到一半自己就說(shuō)了其實(shí)可以用滾動(dòng)數(shù)組，然后又讓用滾動(dòng)數(shù)組寫(xiě)了一遍）
10.2. 斐波那契數(shù)列第n個(gè)數(shù)。當(dāng)時(shí)看到這個(gè)想到肯定是有別的想考的，所以就把記憶化，跟直接用數(shù)組保存比較了一遍。最后又問(wèn)我時(shí)間復(fù)雜度能不能再低？我說(shuō)通項(xiàng)公式，有追問(wèn)還有其他方法嘛？當(dāng)時(shí)緊張給忘了，面試剛結(jié)束就想起來(lái)了 ，其實(shí)就是矩陣的n次方，然后就轉(zhuǎn)化成快速冪了，O(logn)。
二面4.12晚上20:00一面面完不到半個(gè)小時(shí)直接約了二面。 自我介紹
答：語(yǔ)速放慢，背； 挑一個(gè)你做的比較熟悉的召回渠道，詳細(xì)講一下（跟一面差不多）
答：dssm召回巴拉巴拉。其中著重提到了樣本的問(wèn)題，想讓面試官問(wèn)我。 你剛剛提到了樣本，說(shuō)說(shuō)你的樣本具體是怎么做的
答：召回本身最看重的也是樣本，又巴拉巴拉一堆，又著重講到了負(fù)采樣（因?yàn)樨?fù)采樣的邏輯都是我自己做的，所以比較熟）。 說(shuō)說(shuō)你負(fù)采樣具體是怎么做的
答：第一版i2i在batch內(nèi)隨機(jī)負(fù)采樣，并加了bias進(jìn)行修正；第二版u2i借鑒w2v，以u(píng)v曝光為權(quán)重，全局負(fù)采樣，但是由于全局負(fù)彩成本太大，做了二次哈希，根據(jù)樣本uv進(jìn)行了分桶； 你簡(jiǎn)歷上說(shuō)對(duì)FM，DeepFM跟FFM有一定了解，講講。
答：回答了一下各自的特點(diǎn)和改進(jìn)點(diǎn)。
你簡(jiǎn)單寫(xiě)一下FM訓(xùn)練整個(gè)過(guò)程的偽代碼吧（懵了，降低時(shí)間復(fù)雜度的證明會(huì)，但是直接手撕GG)
答：因?yàn)橐郧笆炙哼^(guò)SGD跟LR，所以稀稀拉拉寫(xiě)了點(diǎn)出來(lái)，然后寫(xiě)了下FM化簡(jiǎn)的推導(dǎo)，但是FM對(duì)w0, w1, Vij的導(dǎo)數(shù)求錯(cuò)了 。線(xiàn)下痛定思痛，直接numpy手撕了一版簡(jiǎn)易的FM。
算法題。
數(shù)組第K大的數(shù)， 沒(méi)看到要求用快排，我用堆排寫(xiě)了一遍，問(wèn)了時(shí)空復(fù)雜度+證明。最后又問(wèn)到了快排怎么做，臨結(jié)束又問(wèn)了快排怎么做到近線(xiàn)形是件復(fù)雜度的，這里全忘了。其實(shí)就是在partition的時(shí)候引入隨機(jī)性，證明的話(huà)網(wǎng)上一堆。
反問(wèn)環(huán)節(jié)略。二面過(guò)去一天，第二天晚上問(wèn)hr，hr說(shuō)面試官很忙還沒(méi)寫(xiě)面評(píng)價(jià)（其實(shí)就是在橫向），當(dāng)時(shí)就知道自己涼了，果然hr說(shuō)掛了，問(wèn)需不需要投其他nlp或者圖像方向，婉拒了。第一次面試直接gg，狠狠的emo了好幾個(gè)小時(shí) 。 筆試4.9下午16:00四道算法題+幾道選擇題（參加過(guò)這場(chǎng)的應(yīng)該都知道，全都是easy題，很快全部ac，甚至感覺(jué)自己出現(xiàn)了幻覺(jué)hh，反而是后面的選擇概念題比較難） 一面4.13晚上20:00自我介紹； 項(xiàng)目介紹； 你說(shuō)模型里面batch內(nèi)負(fù)采樣用到了bias修正，具體怎么做的？ 上線(xiàn)前的準(zhǔn)備，怎么看召回指標(biāo)
答：首先看auc，雖然召回模型的auc基本沒(méi)有參考價(jià)值，但是如果auc太低說(shuō)明根本不行；其次本來(lái)應(yīng)該看topn的hr，但是由于業(yè)務(wù)比較緊急，所以當(dāng)時(shí)就直接拉取了頭部的item做了nn，肉眼評(píng)測(cè)結(jié)果； 負(fù)采樣怎么做的？ 跨域i2i怎么做的
答：以swing為例，在UDTF階段生成item -> item_list的領(lǐng)域?qū)Γ煌氖?，左?cè)的item來(lái)源于社區(qū)，右側(cè)的item_list來(lái)源于商品。
swing跟adamic具體細(xì)節(jié)
答：balabala一堆，然后說(shuō)到了高活用戶(hù)和熱門(mén)item的打壓 算法題
也是easy題，判斷是否是一棵合法的二叉搜索樹(shù)（我當(dāng)時(shí)用的棧去做非遞歸，pre指針保存中序遍歷前一個(gè)節(jié)點(diǎn)，然后跟當(dāng)前節(jié)點(diǎn)判斷值大小，面試官說(shuō)我這個(gè)做法有問(wèn)題，應(yīng)該用一個(gè)int保存遍歷過(guò)的節(jié)點(diǎn)的最大值，我其實(shí)覺(jué)得我做法沒(méi)問(wèn)題，而且還能AC，但是不敢反駁hh，甚至還附和了面試官，哎0offer的孩子就是這么卑微）
二面4.19晚上19:00不得不說(shuō)，美團(tuán)的流程相比字節(jié)速度真的慢很多很多。二面問(wèn)的基本全都是業(yè)務(wù)問(wèn)題，這里就不展開(kāi)了（貌似現(xiàn)在基本不問(wèn)八股了，什么SVM，對(duì)偶問(wèn)題，過(guò)擬合，BN，dropout，生成模型判別模型，lr為什么用sigmoid，最大似然，L1和L2（拉普拉斯分布和高斯分布）） 美團(tuán)二面感覺(jué)還是挺好的，全程都在聊業(yè)務(wù)，本來(lái)字節(jié)掛了還對(duì)美團(tuán)挺抱有希望的，但是直到今天還沒(méi)消息，公眾號(hào)回復(fù)跟大家的一樣，面試官正在考慮（其實(shí)就是橫向比較）。 算法題：求最短的子數(shù)組長(zhǎng)度，子數(shù)組滿(mǎn)足總和 >= target。簡(jiǎn)單雙指針。 當(dāng)時(shí)抖音APP推薦涼了之后emo了好幾個(gè)小時(shí)，后來(lái)在高鐵上的時(shí)候緩過(guò)來(lái)想找抖音電商，結(jié)果沒(méi)想到抖音電商hr主動(dòng)聯(lián)系上我了，可能就是猿糞吧，又燃起了生活的希望，hh，被撈之后重新充滿(mǎn)斗志。 一面4.18下午18:00自我介紹； 項(xiàng)目介紹； 挑一個(gè)最熟悉的項(xiàng)目； 模型batch內(nèi)負(fù)采樣怎么做的？ 加bias有什么用？
答：負(fù)采樣的本質(zhì)是想打壓高曝光item，但是由于高曝光的item本身就頻繁出現(xiàn)在樣本中，隨機(jī)采可能會(huì)打壓過(guò)頭，因此加一個(gè)bias tower進(jìn)行修正（其實(shí)就是學(xué)一個(gè)值取平衡正負(fù)樣本）。 帶權(quán)負(fù)采樣的邏輯？
答：如果按照uv曝光進(jìn)行帶權(quán)負(fù)采樣，就是先按照uv曝光排序，之后累加，最后生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)，看著隨機(jī)數(shù)落到哪兩個(gè)item的uv累加和（前綴和）區(qū)間，就采樣哪個(gè)item。 我看你做了swing，分析一下swing的時(shí)間復(fù)雜度？
答：swing是基于用戶(hù)行為共現(xiàn)的，首先取一個(gè)時(shí)間周期，獲取這個(gè)時(shí)間周期內(nèi)的用戶(hù)點(diǎn)擊行為歷史（最長(zhǎng)50個(gè)），得到user->item_list；在UDTF階段，需要根據(jù)用戶(hù)的行為歷史得到item->item_neighbors領(lǐng)域集合，假設(shè)用戶(hù)數(shù)量為U，人均點(diǎn)擊的item個(gè)數(shù)位I，UDTF階段時(shí)間復(fù)雜度就是O(U*I*I)；在UDAF階段要根據(jù)領(lǐng)域去計(jì)算每個(gè)item的最近個(gè)topk個(gè)item，假設(shè)共現(xiàn)當(dāng)中出現(xiàn)的item總數(shù)是N，時(shí)間復(fù)雜就是O(N* I * I)，最后還需要根據(jù)大根堆排序,假設(shè)取topK個(gè)，則時(shí)間復(fù)雜度位O(N * I * I * logK)；可能看我算得很仔細(xì)面試官就沒(méi)有繼續(xù)細(xì)問(wèn)了。 Swing跟Adamic有什么區(qū)別？（略） 概率題。8個(gè)箱子編號(hào)1-8，扔進(jìn)箱子的概率是 4 / 5，扔進(jìn)每個(gè)箱子的概率相同；仍不進(jìn)箱子的概率是 1 / 5。扔一次之后，現(xiàn)在打開(kāi)1號(hào)箱子發(fā)現(xiàn)沒(méi)有球，問(wèn)球在8號(hào)箱子的概率。（條件概率） 算法題。鏈表排序，要求快排
答：其實(shí)鏈表的快排有2種寫(xiě)法， 最簡(jiǎn)單的是交換值，節(jié)點(diǎn)不變；最難的是直接交換節(jié)點(diǎn)，這里面有無(wú)數(shù)的邊界case需要處理，當(dāng)時(shí)衡量了一下，直接把遞歸+歸并， 迭代+歸并排序都寫(xiě)出來(lái)了。還給面試官分析了一下，說(shuō)前面一種時(shí)空都是nlogn，后面一種空間復(fù)雜度為0，然后說(shuō)說(shuō)抱歉沒(méi)看到是快排hh。面試官說(shuō)沒(méi)事，還是讓我說(shuō)了一下快排的思路，我就把兩種都說(shuō)了。
二面4.19下午16:00不得不說(shuō)字節(jié)的速度是真的很快，大致問(wèn)題跟之前都差不多，不過(guò)這里問(wèn)了一下基礎(chǔ)。 自我介紹； 項(xiàng)目介紹； 挑一個(gè)最熟悉的項(xiàng)目（語(yǔ)速放慢，到這里基本上前三個(gè)問(wèn)題，回答的都一模一樣） 了解過(guò)nlp嗎（不太了解，只知道最最簡(jiǎn)單的，最基礎(chǔ)的） 仍然是一堆業(yè)務(wù)相關(guān)問(wèn)題； 說(shuō)一下FM，DeepFM，F(xiàn)FM的區(qū)別聯(lián)系，以及每個(gè)模型的改進(jìn)； 你說(shuō)你們排序是wide&deep，那你對(duì)wide&deep有過(guò)一定了解嗎？
答：回答了一下自己的見(jiàn)解 你知道wide&deep優(yōu)化的方式嗎？
答：以前看過(guò)，主要是兩邊的優(yōu)化器不同，面試的時(shí)候忘了 （wide用的Follow-the-regularization-loss, FTRL， deep用深度學(xué)習(xí)常見(jiàn)的AdamGrad） 為什么優(yōu)化器不同？
答：當(dāng)時(shí)忘了，就亂說(shuō)一通。到后來(lái)想起來(lái)然后跟面試官解釋了一下：FTRL主要為了解決L1不能真正得到稀疏解的問(wèn)題（由于SGD），wide側(cè)很需要稀疏解，第一避免過(guò)擬合，第二線(xiàn)上部署的時(shí)候稀疏那部分直接去掉，能提高超高多的性能；deep部分就是傳統(tǒng)的deeplearning了。 了解優(yōu)化器嗎？
答：之前記得很多，包括公式，就簡(jiǎn)單說(shuō)了一下SGD，Adaptive，AdamGrad之類(lèi)的，其實(shí)主要是為了動(dòng)態(tài)去調(diào)整學(xué)習(xí)率，然后從局部最小值收斂性簡(jiǎn)單瞎BB了幾下。最后又說(shuō)好多都忘了，面試官很溫柔說(shuō)不記得也沒(méi)事。 概率題。西游記主題盲盒，抽中師徒四人任意一人的概率相同，問(wèn)要抽中孫悟空的平均次數(shù)。
答：當(dāng)時(shí)面試官表達(dá)得很含糊，我戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢回答了4次，他問(wèn)思路，我說(shuō)就是伯努利實(shí)驗(yàn)，n重伯努利實(shí)驗(yàn)就是二項(xiàng)分布，二項(xiàng)分布的期望是np，np = 1的時(shí)候，n = 4。面試官說(shuō)，哦你直接套公式啊。。。。。我感覺(jué)面試官是想讓我手撕二項(xiàng)分布的期望方差？下去之后自己推導(dǎo)了一下。 算法題。easy題，背包，給定硬幣面值，組成target需要的最小硬幣數(shù)。
反問(wèn)環(huán)節(jié)的時(shí)候跟面試官探討了一下那道概率題，面試官最后又拓展說(shuō)抽全4種的平均次數(shù)，讓我線(xiàn)下去思考一下。直接的思路就是算n次，抽全的概率，E(x) = sum(np)，最后演變成無(wú)窮級(jí)數(shù)收斂值的問(wèn)題。后來(lái)到處請(qǐng)教查資料，發(fā)現(xiàn)可以構(gòu)造數(shù)列An，表示 還剩下n種沒(méi)有集齊的卡片時(shí)候，需要抽的次數(shù)。An = 1 + n / 4 * An-1 + (4 - n) / 4 * An。這個(gè)做法驚呆了。。。。
三面4.20上午11:00
說(shuō)在前面，第一次體驗(yàn)字節(jié)三面，面完整個(gè)人都不好了。前面的問(wèn)題直接略過(guò)看重點(diǎn)。 你說(shuō)你做過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)（實(shí)驗(yàn)室醫(yī)學(xué)圖像項(xiàng)目，面試這么久第一次被問(wèn)到，當(dāng)時(shí)用的是自監(jiān)督對(duì)比），談?wù)勀銓?duì)對(duì)比學(xué)習(xí)的理解。 現(xiàn)在如果要把自監(jiān)督用到召回里做i2i該怎么做？ 你接觸過(guò)圖像，現(xiàn)在要建模商品圖片對(duì)于點(diǎn)擊/購(gòu)買(mǎi)的影響該怎么做？ 用一行代碼寫(xiě)出對(duì)比學(xué)習(xí)的loss？（當(dāng)時(shí)直接懵了，對(duì)比學(xué)習(xí)最后做對(duì)抗loss的時(shí)候，涉及到很多計(jì)算技巧，一行代碼GG） 如果寫(xiě)不出來(lái)的話(huà)，寫(xiě)一下ce的loss也行（貌似是最容易回答的） 你覺(jué)得siamese跟simclr有什么異同，你是怎么理解的？ 從數(shù)學(xué)推導(dǎo)的角度證明一下，自監(jiān)督能夠提高模型性能？（懵了，難道不都是直接看實(shí)驗(yàn)結(jié)果才能知道嗎？當(dāng)時(shí)就只能bb，數(shù)學(xué)推導(dǎo)gg） 現(xiàn)在如果想要增加圖搜功能，拍照搜索商品，該怎么做？ 了解統(tǒng)計(jì)學(xué)派跟貝葉斯學(xué)派嗎？你覺(jué)得最大似然更接近哪個(gè)？ 概率題，4支球隊(duì)，單循環(huán)賽，輸贏平概率相同，分別得分3，0，1.問(wèn)最后4支隊(duì)伍得分總和服從什么分布？
答：其實(shí)相當(dāng)于做6次伯努利實(shí)驗(yàn)，每次實(shí)驗(yàn)得3分的概率是 2 / 3， 平了2分概率是1 / 3，最后分?jǐn)?shù)范圍為12 - 18，概率遞增，相當(dāng)于一個(gè)離散分布列。但是當(dāng)時(shí)讓我回答服從什么分布，GG，好像叫得上名字的分布跟這個(gè)都沒(méi)關(guān)系，當(dāng)時(shí)只能支支吾吾的說(shuō)服從廣義的二項(xiàng)分布，然后面試官讓我寫(xiě)公式，我寫(xiě)到一半面試官直接說(shuō)那面試就到這里。。。
反問(wèn)：這里不省略，是因?yàn)槲疫@輩子都會(huì)記得。當(dāng)時(shí)我整個(gè)人都是萬(wàn)臉懵逼的狀態(tài)，鬼使神差脫口問(wèn)了句實(shí)習(xí)的話(huà)有轉(zhuǎn)正hc嗎？面試官手都已經(jīng)準(zhǔn)備合上電腦蓋了，然后他笑了，沒(méi)錯(cuò)他笑了。。 HR面4.26上午11:00其實(shí)三面之后自己都覺(jué)得涼透了，甚至還問(wèn)過(guò)hr小姐姐，小姐姐人特別好，說(shuō)幫我爭(zhēng)取一下?？吹綘?zhēng)取一下心里又涼了半截，甚至一度又emo了好幾個(gè)小時(shí)，美團(tuán)又遲遲不給回應(yīng)，整個(gè)人都裂開(kāi)。當(dāng)時(shí)hr給我發(fā)微信的時(shí)候突然說(shuō)技術(shù)面過(guò)了，約hr面。想象一下一個(gè)高考落榜的人突然告訴你系統(tǒng)分?jǐn)?shù)算錯(cuò)了。。（其實(shí)還是怪自己菜，三面發(fā)散性思維，回答得太差了，但是不知道為什么居然能過(guò)？） 自我介紹+職業(yè)規(guī)劃+遇到問(wèn)題怎么結(jié)局+入職時(shí)間，實(shí)習(xí)時(shí)常+如果碰到身邊有同事劃水怎么辦= =！.27今天下午已OC。感謝小姐姐！字節(jié)流程是真的速度！ 當(dāng)時(shí)覺(jué)得字節(jié)涼透了，于是開(kāi)啟了海投模式。讓實(shí)驗(yàn)室?guī)熜置蛢?nèi)推了。PS：快手的面試官好溫柔，溫文爾雅。這半個(gè)月的面試，快手的面試體驗(yàn)是最好的，其次是美團(tuán)，說(shuō)錯(cuò)了不打斷，但是會(huì)善意提醒你。 一面4.25下午17:00
自我介紹； 項(xiàng)目； 寫(xiě)出對(duì)比學(xué)習(xí)的Loss； 對(duì)比學(xué)習(xí)本質(zhì)是想?yún)^(qū)分不用的內(nèi)容，拉近相同內(nèi)容，但是相同內(nèi)容純天然就有一定相似性，怎么解決？ 你覺(jué)得在做對(duì)比學(xué)習(xí)的時(shí)候最主要需要注意的地方是什么？ Siamisese跟SimCLR有什么不同？ 聊聊項(xiàng)目吧，說(shuō)說(shuō)你最熟悉的一項(xiàng)工作。 負(fù)采樣怎么做的？為什么要負(fù)采樣？ 模型怎么部署的，特征怎么處理的？ 排序了解嗎？FM知道嗎？為什么能降低時(shí)間復(fù)雜度？系列FM之間的差別在哪兒？ 我看你寫(xiě)了XGBoost，講講他對(duì)于GBDT的優(yōu)化點(diǎn)。（第一次碰到，終于有人問(wèn)了hh） XGBoost葉子節(jié)點(diǎn)的值怎么得到的（這個(gè)忘了，瞎說(shuō)說(shuō)分裂之后的平均值，還會(huì)在分裂的時(shí)候正則化，面試官糾正我其實(shí)是根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)得來(lái)的） 隨機(jī)了一道算法題。二叉樹(shù)層序遍歷（啊這）
今天跟我約了明天二面； 我投遞的比較晚，基本上是4.5才開(kāi)始準(zhǔn)備。結(jié)果剛投騰訊WXG，直接宣布不招人；剛投阿里，又直接鎖HC。。整體的面試還是業(yè)務(wù)的偏多，準(zhǔn)備了好多好多基礎(chǔ)，樹(shù)，LR，SVM推導(dǎo)（軟硬間隔），KKT，SVM回歸，手撕SGD，手撕DNN，手撕Softmax，手撕LR，XGB損失函數(shù)推導(dǎo)，LightGBM優(yōu)化，Boost&Bagging，GBDT，卷積，BN，激活函數(shù)，L1，L2，近段梯度下降，牛頓法，最大似然，幾乎都沒(méi)用上（只有快手的面試官問(wèn)過(guò)一些）。 算法題也都o(jì)c了（不過(guò)都是easy題） 一路走來(lái)幾乎每天都過(guò)的渾渾噩噩，從最開(kāi)始被拒絕的失落難受到振作，到嘴里一邊罵一邊leetcode的量子疊加態(tài)，最后終于從0到1有了個(gè)offer。也祝愿大家春招收獲滿(mǎn)滿(mǎn)（馬上就要結(jié)束了），秋招備戰(zhàn)！最后借用小紅書(shū)那個(gè)跟我關(guān)系很鐵的前輩說(shuō)的話(huà)收個(gè)尾：年輕的時(shí)候我們都?jí)粝氪髲S(chǎng)，但是最后一定要找到最適合自己的那個(gè)角落！沒(méi)有找到的牛友也別泄氣，面試7分靠實(shí)力，3分靠運(yùn)氣，最重要就是別否認(rèn)自己。
|
