字节算法面经

字节一面:
了解bert,了解搜索中相似性的计算吗
GBDT和XGBoosting的区别
二叉树的最大路径和
环形链表
FM FFM的时间复杂度

字节二面:
最长有效连续括号(建议使用栈来做)
lr能否使用one-hot向量
树模型适合使用one-hot向量吗,为什么
关于模型的输入部分进行了一些探索

字节三面:
二叉树最大路径和,得自己去生成树
论文中算法的使用场景(外卖,淘宝),是如何做出推荐的,推荐效果好坏怎么评估
自述一下self-attention
Self-attention模是怎么提取出信息的,它在干一件什么样的事情
多头注意力模型的作用是什么
你阅读了哪些关于多任务模型的论文
为什么不使用PLE模型,PLE 模型相对于MMOE模型的优点是什么,为什么会有这个优点
优化器了解吗,至少讲出三种优化器,adam优化器中的偏差纠正是怎么做的,目的是什么
MMOE模型中为什么要使用多专家,使用一个不行吗
MMOE 模型中使用到哪些特征,会有乘客的特征吗,为什么不加入乘客的相关特征
MMOE模型中的gate层算注意力机制吗,讲一下注意力机制的原理,应该是要求说一开始提出注意力机制的论文
gate里面的结构是怎么样的,激活函数是什么
SAKT是如何考虑上时间间隔的(没有考虑,如果需要考虑,应该怎么做)
SAKT 模型是如何考虑上时序特征的
多任务学习中使用到的损失函数是什么,损失函数是怎么设计的,是如何训练的
对AUC的理解
其他一些不大记得了
美团实习相关

提前批免的,正式批没有被捞
#字节招聘##面试题目##字节跳动##算法工程师#
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发布于 2021-12-30 17:00

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秋招无形的压力,从研究生入学的第二天就开始笼罩在了我的身上。我是两年制的硕士,研究生刚入学,恰好第二天华为就到学校宣讲,在老师的建议下听了宣讲会。会后,一大堆词汇涌入脑中:实习、秋招、开发、算法、部门、方向……我开始迷茫,我该怎么规划我的秋招?首先是方向问题。我是两年制的专业硕士,不具备发论文的条件,理论上来说算法这条路是堵死了。但我想了想本科的一些经历,从大二起就在做深度学习的相关项目,大四发表了一篇SCI,这么些内容不用实在有点浪费;硕士期间在组里做的横向项目也是计算机视觉算法相关。最关键的是,开发的那一套内容和八股我是一点不会。在深思熟虑了一个月后,我还是决定俯冲算法。要走算法的话,没有顶级论文就只能去搜广推了。此时我又遇到了困难:研一期间导师不放实习。其实学院有很多放羊的导师,偏偏自己选择了这个只放暑期实习的导师。当时真的很焦虑,因为身边的朋友都是做后端开发的,不断劝我转开发;往届实验室的专硕都是走的开发,没有能参考的案例。那段时间很煎熬。一边做实验室的项目,一边自己自学搜广推的知识。身边的同学有的一入学就跑路出去实习了,有的已经找好导师做科研准备读博了,自己想做算法还在前途未卜,身边的同学和实验室的师兄师姐全是清一色的劝退。南京的冬天很冷。在2024年寒冷的冬天里,我感觉前途就像风中的梧桐叶一般渐渐凋零,随风飘散。我研一期间没有任何一段日常实习,直接就要面对暑期实习的巨大竞争;我研一期间没有发表任何论文,实验室的横向项目没有一个能写到简历上。选择走算法这条路,或许真的是我人生选择的一次寒冬。我知道我要抓紧时间了。整个寒假我学习了很多内容:王树森的推荐系统课,深度学习transformer的八股,大模型的RAG和微调,天池新闻推荐等。我现在已经记不起春节是怎么过的了,我只记得寒假回家后的一个夜里,老爹问我大晚上怎么抱着电脑发笑,我说GPT真是天才,被BERT超过后还能想到把BERT大力出奇迹的思路借鉴过来,还真让GPT力大砖飞成功爽到了。寒假结束回学校已经是2月中旬,暑期实习的招聘陆续开了。我做完了天池新闻推荐的项目,改好了简历,开始了暑期实习的疯狂投递。暑期实习超乎我意料的顺利,7天速通美团的广告算法,后续又拿到了腾讯广告的offer。多方考虑后,最终还是选择了腾讯广告,鸽了美团的入职(代价是美团秋招直接拉黑了我)。腾讯的转正率并不高。经过了一番蠕动,最终仍然转正失败。我原以为有了腾讯的实习经历,秋招也会像实习一样顺利,可是我错了。算法岗位的实习和秋招简直是两个天地,秋招阿里系直接给我简历挂;字节总是一面或者二面就挂,问就是候选人中有更加优秀的,不再推进流程。我被美团拉黑了,秋招根本不捞;京东我投递太晚了,一直泡在池子里。从10月中旬开始,我的面试变得零零星星,机会也越来越少了。秋招时算法的hc还是太少了,而竞争者实在是太多。现在的搜广推,要么有两段及以上的大厂实习,要么有大厂实习+A会,早已不是一段大厂实习就能够畅行无阻的时代了。在这里要感谢拼多多。在所有的互联网大厂中,只有拼多多稳步推荐流程,最终发给了我一个保底的offer。这个秋招让我认识到,我当前的简历和水平仍然不够,至少还需要一段大厂实习才能够去碰一碰BAT的搜广推岗位,可是我已经没有热情去做搜广推了。在腾讯的实习中,我发现广告算法用得更多的是策略,大部分人去搜广推也是在写策略,想做召回/精排模型还要更强的背景和一定的运气。拼多多最终开了一个大包。算了算总包,如果真在拼多多干个三年,税前年薪百万或许也不是梦。而就在拼多多开奖的那一天,华为也打来了oc电话。华为的业务是LLM,方向是好的,base地也是好的,就是开得比拼多多低太多了。经过了一段时间的纠结,我想明白了,比较是无休无止的,要问自己的心理预期——抛开其他offer,华为的这个价我是能接受的。因此,我拒了多多,签了华子,秋招结束。回首整个秋招,我就是算法大军里面很普通的一员,四处碰壁,和大佬offer打牌形成鲜明对比。最终凭借一定的运气拿到了一个满意的offer,也算对当初执着走算法道路的自己有了一个交代。我有时候也问自己,到底是什么支持我走下来算法道路呢?我的回答是认清自己的定位。作为算法候选人,有效的背景无非就是院校/实习/论文。三者有其二,最终就算拿不到大包,也不至于找不到工作。因此,如果你也处于一个迷茫的时期,不妨多方面确认一下自己的定位,心里有底就不会盲目。雄关漫道真如铁,而今迈步从头越。
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创作者周榜

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