小米 秋招 视觉算法工程师面经

8.23号做的笔试 9.2打电话约面，9月5号下午一面平台：飞书问答：1.自我介绍2.推荐项目拷打项目的轻量级体现在哪？双塔模型使用了哪些队列特征？做了多路召回吗？还知道哪些召回方式？协同过滤召回的优缺点是什么批内负采样是怎么做的？工作过程是怎么实现的？3.其他项目拷打yolov5的正负样本采样如何实现的？推理阶段均值和方差是如何确定的？4.主要研究方向是什么？5.我看你用了一个xgboost模型，是树模型吗？6.对多目标推荐系统有了解吗？单目标和多目标的区别在哪里？多场景下部分场景数据量少该如何解决？（感觉我说的不对）7.特征处理是怎么做的？如何输入到模型？Embedding层需要训练吗？线上该如何使用？8.梯度消失梯度爆炸现象出现的原因？该如何解决（脑子抽了回答成如何解决过拟合问题了）9.Adam优化器和SGD优化器相比的优势在哪里？手撕：ACM模式Leetcode LCR82 组合总和II  与hot100里面那个不一样，但主要都考察回溯反问：1.面试表现如何？有无改进建议2.主要业务是做哪些面试官很随和，压力不是很大，主要是我自己有点紧张了还得练

点评平台拥有海量的UGC，你觉得AI技术可以如何利用这些评论数据，为C端用户和B端商家分别创造哪些新的价值或产品体验？ （追问）针对B端商家，AI如何帮助他们从海量用户评论中快速洞察经营亮点与不足，从而指导他们改进服务？ 点评的“必吃榜”、“好评榜”等各类榜单是用户发现好店的重要参考，你觉得AI技术如何赋能这些榜单的生成、更新与个性化展示过程，使其更客观、更及时、更懂用户？ 在利用AI生成榜单时，如何平衡算法的客观性与编辑的人工干预，以确保榜单的公信力和特色？如果让你设计一个AI驱动的“千人千面”榜单推荐系统，你会考虑哪些用户特征和场景因素来实现个性化？ 用户在点评上寻找“附近适合X的Y”（比...

双非硕 9.4一面问项目 35min一道手撕5min许愿二面

1. 请介绍一下你自己，包括与人力资源相关的学习、实践经历，以及你为什么认为自己适合腾讯人力资源培训生岗位？2. 你对腾讯的企业文化、业务板块以及在行业内的地位有多少了解？这些认知如何影响你对在腾讯从事人力资源工作的期待？3. 在人力资源领域，招聘、培训、绩效管理、员工关系等模块中，你最感兴趣的是哪个？阐述原因，并说明如果在腾讯工作，你将如何在该模块发挥价值？4. 腾讯业务发展迅速，新业务不断涌现，对人才需求多样。若你负责某新业务线的人才招聘，将如何快速精准地识别所需人才，构建有效的招聘渠道？5. 假设腾讯计划在海外拓展业务，需要招聘一批国际化人才。在这个过程中，你认为会面临哪些挑战，应如何应...