字节抖音推荐算法二面 1h

发一下问题给大家参考,攒攒人品!
1. 实习拷打
2. 项目深挖
3.推荐业务目前的优化目标是什么?
4.多场景建模具体指什么?不同场景下用户行为有什么差异?
5.这些场景是分开建模还是统一建模?特征或网络层面有没有做场景区分?
6.如果特征落盘时刻上下文发生变化,是否会造成线上线下不一致?
7.能描述一下从用户请求、模型训练到在线serving的完整流程吗?样本落盘机制是怎样的?
8.离在线链路是分离的还是统一的?流式样本和离线样本分别如何使用?
9.介绍一下RankMixer的结构原理。它与MLP、Transformer或DIN相比,核心区别和优势是什么?
10.如果拓展token数量,具体如何实现?为什么token机制能实现特征的自动深度交叉?
11.场景特征是直接拼接embedding,还是有独立的场景block?独立使用还是全局共享?
12.如何判定模型优化效果是正向还是负向?评估方式是什么?
13.所有场景样本是一起训练还是分开训练?指标是看全局还是分场景?
14.超长序列建模的长度是多少?具体实现方案是什么?
15.多尺度注意力指的是什么?与全序列原生attention相比有何区别?
16.不同时间段的序列输出如何融合?如何平衡每个时期兴趣的权重?有没有自适应机制?
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强烈推荐!这个笔记写得很清晰 http://github.com/AccumulateMore/CV
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发布于 03-28 07:33 广东

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原来已经一年了,因为没有加任何实验室没有学长学姐带,再一次偶然的机会下刷到我们学校的牛肉哥,和他聊天之后发现他也没加实验室能进大厂,我就燃起了希望,去年大概 4 月份找好路线 零基础 开始学 5 月背八股和开始刷算法很难受 7-8 月焦虑躯体化害怕找不到实习 9 月找到一家像样的小厂去实习了 4 个月大三上期末考试结束之后 1 月份回来边实习边准备工作压力很大 当时只有字节、百度、商汤的面试,字节三面挂了,百度 oc,商汤 二面挂(差评 无效面试),之后来深圳百度实习之后还是觉得不甘心一直没把算法和八股扔下一直在准备,百度实习的时候 mt 交给我一个特别重要的工作数据库迁移(特别感谢 mt ,这个需求学到了很多东西处理了一堆线上问题),本来看着暑期他们面试都很困难,然后听说百度要涨实习薪资(然而 5 月并没有涨),就想着留在百度吧也懒得面试了,4 月 20 多的时候字节 hr 打电话约面问我要不要尝试一下询问了 1 月份三面为啥会挂有没有学习 ai 知识(因为字节这边后端岗位偏 ai),我来到百度之后全面拥抱 AI 也认识了我的好兄弟 X 哥,他在百度 XX 部门 Agent 实习,他属于是我 Agent 的启蒙老师,来百度之后一直在了解 AI 这一块,我就接受了字节的面试,一面的时候 20 分钟实习拷打然后突然说 30 分钟代码考核我心就凉了以为是 kpi,算法题是手撕高并发安全下的令牌桶限流器,我写了整整 80 多行代码最后也写出来了,但是从来没看到过出这种题能 oc 的我也就不管了,后边面试也是很顺利但是流程有点长可能一直在横向吧总结结果是好的!!!感谢这一年努力的自己和遇到的各位互联网大佬分享的知识!!!ps 图二纯感慨 (觉得🍬请不要喷我)欢迎大家一起交流学习呀!!!!
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03-27 01:58
已编辑
西北工业大学 Java
在平静中度过当下:如果这个bg也简历挂的话可能他们现在不缺人了吧,我也是这两天投的,阿里和快手投的岗都是简历秒挂
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