1. 自我介绍2. 为什么推荐系统里要做多目标优化，而不是只优化点击率只优化点击率会把系统推向强刺激、短反馈的内容，短期看 CTR 好看，长期可能损伤时长、留存、消费深度和用户满意度。推荐系统真正面对的是一个多目标约束问题，点击、时长、转化、留存、内容生态健康、创作者收益往往都重要，而且这些目标之间存在天然冲突。多目标优化的核心不是把几个 loss 简单加权，而是处理目标尺度不一致、梯度冲突和业务优先级变化。很多系统前期用静态加权，后期会演进到门控式任务塔、动态权重、MMoE、PLE，甚至通过因果或强化学习方式做长期目标建模。优化的是用户长期价值，而不是某一个表层指标。3. 当业务里同时有视频...

四次面试终成鹅孝子 😭 

发面经攒人品没问太深，而且问的时间不到半小时，无手撕代码，感觉有点像kpi面。自我介绍啥时候能来实习实习干的什么，实习了多久，讲讲实习具体的工作redis大key问题是什么，怎么优化比如有个hash的大key，某个版本拆开后删掉了，那么怎么保证数据的一致性如果有很多商品，redis内存不足了，怎么办？你选择哪种淘汰策略？你选了最近最少使用，那么一个刚刚被淘汰的又被查询了，会发生什么？讲一讲项目中分布式锁的使用场景和实施方案Threadlocal内存泄露讲一下，怎么避免如果业务逻辑抛出异常了，会不会导致最后的remove没有执行？你怎么确保一定remove了？你做的这个agent项目是基于开源项...