美团推荐算法一面 秋招

1.上来聊了个人情况，毕业压力大不大，能否提前到岗实习。然后面试官介绍了现在的部门业务。

2.介绍实习，都比较基础，是很容易准备的细节，但是奈何过了太久，实在是想不起来了。

3.项目问题(新闻推荐)

为什么从LGBM换成MMoE了

MMoE遇到跷跷板了吗

你觉得为什么会遇到跷跷板

有没有什么办法能解决跷跷板

GBDT，xgboost，LGBM主要的区别是什么

4.无手撕

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一面（主要结合实习和项目）：1. 目前了解到的序列建模工作有哪些。2. 对比学习的原理。3. InfoNCE的温度系数有什么作用。4. 手撕题 删除链表倒数第n个数。5. 过往kaggle比赛选一个讲一下。6. 实习中遇到过最大的挑战是啥，是怎么解决的。二面 （主要结合实习）1. 针对实习深挖，需要提供一些可能的进一步的改进方案2. kaggle里有一个大模型项目，讲述一下是怎么做的，有什么创新点。3. 手撕题 返回数组第k大得数，nlogn就行，但不能调用sort。hr 面1. 主要对过往经历做了一些提问，不涉及技术。 整体面试很轻松，没有压力面，手撕题也比较简单。所以有点难以确定会不会最后...
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