百度 推荐算法 秋招 二面 (已 oc)

一、自我介绍

二、实习和项目

  • 介绍业务场景
  • 多端多场景推荐有哪些建模思路
  • 如何估算一个业务场景一天的样本量
  • 广告业务的目标, 和推荐的区别
  • 讲一个收益远超出预期 / 远低于预期的工作, 分析为什么
  • 模型从训练到上线, 会涉及哪些部分
  • 序列建模如何进行效率优化
  • 了解哪些神经网络底层优化的方法
  • 介绍 Flash Attention
  • FP16 和 FP32 的区别
  • 介绍 TensorRT

三、反问

全部评论
两面就OC了吗，还是三面的面经还没发
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发布于 10-09 11:31 浙江

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前两天，我的一位朋友分享了他参加拼多多（PDD）的面试经历。整体来看，拼多多的面试流程比较紧凑，一共两轮技术面和一轮 HR 面。技术一面主要考察八股文和项目经验，技术二面则更侧重场景题和系统设计，另外还穿插了一些算法题。先说说八股文部分。面试中被问到了 RocketMQ、分布式锁、ThreadLocal 等内容，这些我之前都认真准备过，回答起来比较顺利。JVM 堆和栈的问题一开始让我有点意外，因为问得比较基础。不过后面追问了一句“对象一定在堆上吗？”到了二面，场景题明显增多，但整体并没有脱离常见的考察范围。主要是 TOP K 问题、秒杀系统设计，以及另外几道算法题，整体还是在经典问题的框架之内...
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