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中山大学
2020
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08-08 16:59
字节跳动_算法
滴滴搜索算法面经
秋招已经开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，需要提升项目的同学可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer！！！滴滴搜索算法一面面经1. 多目标预估如何解决跷跷板问题2. MMoE为什么能够做到多目标优化3. 除了MMoE还有什么其他的多目标优化模型4. 除了auc还有什么度量排序结果的指标5. ctr校准所用的list-wise模型的结构是什么6. 如何评估ctr校准模块的效果7. 算法题：实现auc滴滴搜索算法二面面经1. 自我介绍2. 广告实习项目相关问题3. 模型为什么不直接用单任务估 pcvr，这不是更直接？4. 为什么多任务模型比单任务更好？5. 特征层面进Sharebottom特征怎么选的？6. 广告模型用的特征具体有哪些类别？7. 用户侧特征都有什么？8. 自己有具体去看过特征吗？比较重要的有哪些？9. 做网络优化前有考虑先从特征统计层面做优化吗？10. PLE和MMoE用过没？为什么效果不如当前的模型优化？体现在哪里？11. 共享屏幕随便打开一个讲 MMoE 的博客讲一遍12. MMoE 你觉得最大的亮点在哪里13. MMoE 伪代码14. 关于增量特征，从原始特征选一部分，而不是做更多新特征，这点怎么考虑的？15. 八股 QKV怎么做并行的 写个伪代码16. 场景题：滴滴打⻋用户一公里之内随机出现⻋，求距离期望
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08-01 14:20
字节跳动_算法
京东广告算法二面面经
秋招已经开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，需要提升项目的同学可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer！！！1. 特征工程：如何构造有效的用户行为序列特征？2. 共线性特征处理：L1正则化和PCA哪种更适合广告场景？3. 树模型（GBDT）和深度模型（DNN）的特征重要性差异？4. 模型融合：GBDT叶子节点接入DNN的具体实现？5. 线上指标：RPM和CTR同时监控的必要性6. oCPC出价策略的数学模型？如何控制成本？7. 广告拍卖机制：GSP和VCG的优缺点对比？8. 冷启动广告如何分配流量？（Bandit算法实现探索）9. 点击率预估模型如何应对刷点击作弊？（负样本降权+行为建模）10. 多目标优化：如何平衡广告收入和用户体验？11.Top-K频繁查询（堆+哈希表）12. 手写双塔模型的损失函数（Batch内负采样实现）
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04-18 10:11
字节跳动_算法
快手推荐算法二面面经
春招进行时！想提升搜广推算法竞争力的同学看过来~我们提供：✅ 大厂同款实战项目✅ 匹配校招/社招/实习需求✅ 推荐/广告/搜索等热门方向快速为简历增加高含金量项目经验，面试官最爱的项目经历等你来拿！！！1. 实习项目介绍2. BN的可学习参数？作用？3. xDeepFM介绍4. DCN的架构5. WideFM和DeepFM区别？这一系列模型出现是为了解决什么问题？6. 长序列建模的方法7. DIN架构实现细节8. SIM改进了什么问题9. 召回粗排精排的链路10. 多任务学习MMoE的认识11. 介绍相关模型（MMoE，PLE）12. ESMM13. SSB样本选择偏差14. 算法题： 树的直径，子数组和等于k的数目
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04-11 10:02
字节跳动_算法
快手广告算法一面面经
在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，需要提升项目的同学可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer！！！1. 广告实习介绍，问的比较详细2. 广告常用的精排模型有什么？3. 介绍下多任务模型mmoe4. 介绍一下深度学习中的dropout5. 训练和预测过程中dropout设置方式，跟训练保持一样，还是随机选择一些节点丢弃，还是有其他方式6. 神经网络训练参数初始化方式，分别会有什么问题7. Layer Norm和Batch Norm的区别8. 梯度爆炸和梯度消失是为什么，如何排查，如何解决9. 介绍一下自适应学习率的算法10. 集成学习中的bagging和boosting有什么区别，分别选择一个代表算法进行介绍11. 代码题 LC 编辑距离
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04-07 10:02
字节跳动_算法
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03-27 13:21
字节跳动_算法
字节广告算法一面面经
春招已经开始一段时间啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，进展不顺利的同学要及时复盘，基础/刷题/项目哪块不够，需要提升项目的同学可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer~1. 广告实习工作介绍2. 重点问了其中的模型优化工作，包括模型结构选择，线上指标怎么分析3. 问了多任务模型，mmoe，ple都分别介绍下，各自做了哪些优化，有什么作用4. 广告系统和推荐系统的异同点5. 投放链路：召回粗排精排重排流程以及常见算法6. 分类和回归任务的关系，可否相互转化？7. DIN模型介绍下8. 常见的损失函数有哪些（分类、回归、对比）9. 简单问了auc的计算和理解10. 手撕代码：给n对括号，输出所有排列11. 概率论（圆上三点构成锐角三角形的概率，二项分布和泊松分布和正态分布12. 数学题（12个球称三次找出唯一异常球，想了很久有思路但时间不够了，改成了找比较轻的球，难度瞬间降低
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03-25 09:46
字节跳动_算法
美团推荐算法一面面经
春招已经开始一段时间啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，进展不顺利的同学要及时复盘，基础/刷题/项目哪块不够，需要提升项目的同学可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer~1. 深挖实习项目2. 了解推荐模型吗？知道哪些模型？3. 了解多任务模型吗？4. 针对小样本的处理方式5. BN和LN层的区别，介绍一下BN层，里面哪些是可学习的参数？6. 避免网络过拟合的方法7. 注意力机制的计算公式？为什么除以根号dk？8. 介绍下transformer和bert，位置向量怎么做的？9. 手撕：和为k的连续子数组
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03-18 09:29
字节跳动_算法
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03-14 09:42
字节跳动_算法
字节推荐算法一面面经
春招已经陆陆续续开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer~1. 拷问广告算法实习（30mins）2. 为什么需要预训练ESMM？3. 多目标双塔粗排模型的理解？4. 粗排样本怎么构造？5. 是否考虑直接使用精排部分embedding？6. L1 和 L2 正则化的区别？它们都能防止过拟合吗？7. 写出交叉熵的公式，并解释交叉熵的推导过程。8. 介绍dropout的作用，训练和测试阶段是否有区别，如何解决dropout预估偏高的问题？9. 如何判断模型是否过拟合？10. 如何缓解过拟合？11. 概率题：计算骰子扔到6的次数的期望。12. 解释AUC的定义，它解决了什么问题，优缺点是什么，并说出工业界如何计算AUC。13. 代码题：计算中缀表达式的结果，包括括号
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03-11 11:44
字节跳动_算法
小红书推荐算法二面面经
春招已经陆陆续续开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer~1. 介绍下广告实习相关的工作2. 对整个推荐系统链路有哪些了解3. 打分样本空间分布与精排不一致（精排对粗排返回的样本做排序，粗排则要对召回的样本打分），相关的解决方案了解吗4. 你觉得LLM对做推荐有什么帮助吗5. LLM如何处理用户的历史行为序列6. LLM与推荐结合落地上有什么问题7. LLM想要和推荐结合，有没有什么可落地的方案8. 广告投放一般关注什么指标9. 抖音和小红书的推荐系统你觉得有什么差别，从算法的角度上谈一谈10. 小红书是一次性展出多个笔记，而抖音是刷新出单个视频，你觉得算法上有什么区别11. 算法题1：有n个灯泡，一开始都关闭，执行n轮操作，第k轮将序号为k的倍数的灯的状态反转，请问n轮操作后有几盏灯是亮着的
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03-06 09:36
字节跳动_算法
虾皮推荐算法一面面经
春招已经陆陆续续开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer~1. 介绍上一段实习项目2. 收益是由什么带来的，出价提升是否会导致ROI降低3. loss是list-wise还是point-wise（单点预估的话，是不是模板里面广告位多的list loss更大） c. 如何进行校准4. 了解过哪些推荐网络结构5. 介绍youtubeDNN结构6. 介绍熟悉的loss function7. batch normalization和layer normalization的区别8. batch normalization训练和推理阶段的不同9. 有没有了解过多目标多场景任务10. 算法题：寻找最大连通色块，m行n列的矩阵，每一个元素代表一种颜色，寻找颜色相同的最大连通色块所对应的颜色
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03-04 09:38
字节跳动_算法
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02-25 09:13
字节跳动_算法
字节推荐算法三面面经
春招已经陆陆续续开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer~1、问实习内容，商品量级，召回中相关性分档怎么做的，会不会出现query太不规范不能match到商品，怎么解决？我们的场景是否每个query和item都能匹配到相关性分数？2、精排模型我们用的baseline是什么，怎么用query和行为序列做的target attention，行为序列怎么截断的，最后如何用query打压搜索结果的推荐多样性？3、对搜广推的投放链路了解吗？多任务模型有哪些？分别有什么优缺点？4、有哪些序列建模的方法和模型5、问了sim的详细原理6、说一下gbdt的全部流程，能做分类任务吗，怎么做7、手撕一道中等难度题
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02-14 09:35
字节跳动_算法
快手推荐算法一面面经
春招已经陆陆续续开始啦，在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，可以了解下算法项目辅导，帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目，助你斩获offer~1. 业界目前针对特征交叉是怎么处理的？2. 你们当前模型的主要网络结构是什么样子的3. 模型的embedding维度是多少？不同特征的embedding维度是否相同？4. 当前的方案有没有考虑使用大模型进行处理？5. 介绍一下不同的召回方式以及召回原理6. 召回的模型是什么样子的7. AUC的概念，计算过程？8. 还有没有其他相似的评估指标，为什么需要其他评估指标9. 训练样本的形式有哪些？分别进行解释10. 代码1: 手撕TSFM11. 代码2: 股票交易，最多两次操作，利益最大值
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