小红书 社区算法 面经

岗位是做首页笔记推荐相关的东西,感觉算是比较核心

10.21一面:

  1. 自我介绍
  2. 研究经历询问,研究主线是什么
  3. 你的这些论文主要解决了什么问题
  4. 收益体现在哪里,baseline包括哪些
  5. 讲一下大模型实习,我以为会问推荐实习的
  6. BERT和GPT的区别,都是怎么训练的
  7. 二者的finetune一般怎么做
  8. SFT和RLHF一般各自用在什么场景,各有什么优缺点
  9. 目前long-context中主流的方法有哪些
  10. transformer和lstm+attention相比,主要的改进点是什么
  11. 对整个推荐系统链路有哪些了解
  12. 打分样本空间分布与精排不一致(精排对粗排返回的样本做排序,粗排则要对召回的样本打分),相关的解决方案了解吗
  13. 介绍下推荐实习相关的工作
  14. 有考虑利用线上用户的行为做一些finetune么
  15. 算法题:lc115,不同的子序列
  16. 反问:部门业务和工作时长等

算法题下来一搜竟然是个hard,做得磕磕绊绊的,面试官说我动态规划这块题刷少了

————————————

11.1二面,是我遇到过的最难的推荐面试比抖音推荐面试要难许多,不过感觉回答还算OK,最后一题在提示下做出来了

  1. 自我介绍
  2. 实习期间最有意义的工作是什么
  3. 有没有接触过GPU中比较底层的一些算子之类的
  4. 你觉得LLM对做推荐有什么帮助吗
  5. LLM如何处理用户的历史行为序列
  6. LLM与推荐结合落地上有什么问题
  7. LLM想要和推荐结合,有没有什么可落地的方案
  8. 介绍推荐实习工作
  9. 如何处理一些度非常大的用户节点
  10. 模型的规模,网络的规模
  11. graph分布式训练是如何实现的,如何分布式存储的
  12. 新模型指标提升了多少
  13. 用户推荐一般关注什么指标
  14. 你觉得业务上为什么会关注总关注数这个指标
  15. 总关注量越高越好吗,直接去优化总关注量指标会有什么问题
  16. 直接优化总关注量可能出现很多刷关注的用户,如何从模型和数据等角度去解决这个问题
  17. 抖音和小红书的推荐系统你觉得有什么差别,从算法的角度上谈一谈
  18. 小红书和抖音的冷启动处理机制你觉得有什么区别
  19. 小红书是一次性展出多个笔记,而抖音是刷新出单个视频,你觉得算法上有什么区别
  20. 算法题1:有n个灯泡,一开始都关闭,执行n轮操作,第k轮将序号为k的倍数的灯的状态反转,请问n轮操作后有几盏灯是亮着的
  21. 算法题2:给定一个数组,每次从中取出一个数k,然后将数组中所有k-1和k+1都去掉,请问如何取才能保证所取的数之和最大,最大为多少
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全部评论
看起来好硬核
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发布于 2024-11-02 10:18 湖北
佬是llm4rec吗
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发布于 02-13 13:12 重庆
uu是秋招还是日常实习呀,感觉好硬核
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发布于 2024-11-28 17:24 湖北
楼主有三面吗,我是11月6号,我也是社区推荐,然后二面也问到了灯泡问题,但是一直没有约三面
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发布于 2024-11-21 11:00 北京
佬~最后一个算法题咋做啊
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发布于 2024-11-14 22:04 浙江

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⌚️投递时间:2024.8月底Day0投递第三志愿Day1约一面Day2一面➕约二面Day3二面➕约三面Day5三面👋一面:【深挖实习经历】1.自我介绍2.本科研究生间的gap在做什么3.未来的职业规划4.互联网实习深挖5.最有收获的实习经历(我说的是咨询公司)追问:在这段实习中怎么做的数据分析追问:介绍你写过的咨询报告的框架追问:这个框架是自己想的还是谁教给你的追问:有没有你自己发挥想法做的部分追问:介绍社媒聆听方法论(因为我提到了)6.快消实习深挖追问:除了做销售数据报表还会做什么?追问:有没有哪些部分是你独立负责的?7.说说自己的三个优点三个缺点,性格8.你提到自己想做中后台,做脑力担当,为什么?9.就业城市选择相关10.研二课程安排+提前实习相关11.反问这个岗位具体工作内容(销售策略制定/到一线走访/数据分析等,偏后台,策略运营,不会涉及销售指标达成)🤏二面:【看重思考能力】1.基于上一轮面试,谈谈对这个岗位的理解2.本科毕业到读研期间的gap在做什么3.为什么从体制内辞职考研,怎么考虑4.除了考研外,当时没考虑过直接找工作吗5.新工作和考研之间如何抉择的?6.你对岗位行业的定性判断是基于什么做出的?你在做决策时,有多大比例会听别人的意见?这些意见一般来自什么渠道?7.选择实习的时候是如何考虑的?为什么从外企转互联网了?8.请评价一下你呆过的两家互联网公司(这里有一个点踩坑了,我说某家公司产品链路不够成熟导致业务推进效率较低,面试官说在互联网都差不多,不可能等着技术资源成熟了再去做)9.反问基于行业经验和背景的不同,新人如何跟一线销售人员高效沟通?面试官提及的深入一线调研具体包括哪些形式,和咨询公司的访谈类似吗?✌️三面:【看中规划】1. 对岗位的理解2.之前做的实习是市场营销,第一志愿也是市场营销,第三志愿才是销运,从兴趣角度你自己是怎么想的?3. 经过前两轮的面试,你的理解当中,这个岗位日常的工作是什么样的呢?4.你提到对这个行业的了解,是自己有主动搜索过吗?5. 过去的那么多段实习当中,在工作内容或者氛围上有没有你觉得你比较欣赏的部分?6. 那有没有你觉得比较雷的,会想要避坑的部分?7. 小红书账号还在运营吗?如果到时候工作比较忙,没有时间兼顾账号,会不会觉得接受不了?8. 这个岗位可能会涉及到一些不定期的短期出差,可能要到某一个城市待一到两个星期,或者说待几天,这个可以接受吗?9.目前这段实习打算什么时候结束,后续几个月的计划?10. 市场营销的工作会有非常fancy的那个部分,为什么转运营,怎么考虑的?11.反问团队架构、培养晋升机制💔很可惜横向挂了,hr解释因为组里实习转正占用名额,但是反馈我的面评很好,后续捞的可能性很大(确实后来被更加匹配的业务方向捞了且给了ssp,后续更面经)           
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秉着一个意向一次面经的原则,先输出一下美团的面经,部门是美团到店,基本都是围绕着项目问的,参考意义不是很大一面(1H)项目:1. darkReader 是什么,你是怎么使用 darkReader 的呢2.  使用darkreader 跟普通的css变量方案有什么区别呢3.darkreader的原理是什么4.  优化其在客户端的注入时机,可以详细讲一讲吗5.  可以说一说 h-lynx 吗6.  为什么要考虑使用 ast 呢,不可以接入 AI 或者直接在单文件进行转换吗7.  首屏 FCP 率是怎么优化的8. Lynx 首屏这么快的原理你知道吗9. FCP的含义是什么,怎么确定FCP呢,在Lynx上是怎么记录FCP的呢10.  优化 css 的打包体积,你能详细说说吗11. purgecss 可以实现 treeShaking 的原理你知道吗12.  说说jsb是怎么封装的,了解jsb的原理吗13.  你提到了性能优化,能仔细讲讲吗14.  你能详细讲一讲对话流插件 SDK 是一种什么样的场景吗15.  为什么要适配多个宿主,是怎么进行适配的呢16.  为什么要使用 iframe 呢17.  你知道应该怎么对iframe进行沙箱隔离吗18.  说说 IPC 和 RPC 的设计原则19. SSR改造,是怎么改造的呢20.  了解SSR的原理么21. SSR和SSG有什么不同呢22. NSR,你们项目中是怎么使用NSR的呢23.  你觉得NSR和SSR这两种方案,哪一种对FCP率影响更大呢八股:24. webpack 的构建流程25. webpack 的打包体积优化26. webpack 的打包速度优化27. vite 为啥比 webpack 快28.  跨域的解决方案,具体讲讲呢29.  讲讲 React 的更新流程算法:30.  面试官说,咱们就简单出道你肯定会写的吧,最后出了个EventEmitter,爱了   
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