腾讯 WXG 推荐算法面经

1.自我介绍
2.拷打实习:介绍一下主要做的事情,包括整个项目的背景。
3.讲一下 RankMixer 的结构的核心原理。
4.有试过添加更多 Token 吗?它的边际效率在哪里?
5.所有场景的样本是一起训的吗?还是一个场景一个模型?
6.关于序列建模,序列长度大概多少?怎么生成的?线上延迟会涨吗?
7.为什么在那些很稀疏的小场景,长序列上线GTV 会涨得比较多?
8.在你们的那个专家网络,是怎么去做协同的?
9.你们做的特征优选,特征重要性是怎么去评估的?
10.实时数据流的样本生成逻辑是什么样的?
11.有做一些纠偏的机制吗?
12.手撕:交换相邻字符的最小操作次数
13.手撕:二叉搜索树的第 K 大节点
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xiaowl:1. 技能堆叠没有意义,精简下,而且里面的精通、熟练等内容,其实经不起推敲,这里可以简单写清楚你在前端、后端等领域,有哪些你自己比较经验丰富熟练的技能,以及哪些有过一定涉猎,做一定区分度 2. 项目方案有些单薄,但是这个项目本身还是有很多挑战点的,你应该思考下对于里面有难题的挑战点,你是怎么解决的,避免泛泛而谈。比如,多人编辑是一个老大难问题,包括了互斥、协作等,这里可以详细讲一讲你怎么设计解决问题的。
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