对于跨行转型推荐算法的学习者而言，开源项目的核心价值，在于快速搭建对推荐系统整体架构与关键技术环节的认知框架。比起项目本身，更重要的是吃透背后的设计思路：“做了什么”只是基础，“为什么这么做”才是核心，也是面试考察的重点。以竞赛项目为例，最终分数与排名并非关键，真正有价值的是：方案设计的合理性、数据处理与模型目标的匹配逻辑、各模块的设计动机、消融实验对关键假设的验证，以及迭代优化的完整思路。面试官真正关注的，从来不是项目成果，而是你从问题定义、方案选型到效果验证的完整思考链路与严谨论证过程。1. 天池新闻推荐赛 🌟2. OTTO多目标推荐系统大赛 🌟🌟3. H&M 个性化时尚推荐大赛 🌟🌟4. 2025腾讯广告算法大赛 🌟🌟🌟🌟🌟5. MiniOneRec 🌟🌟🌟🌟🌟6. Torch-RecHub  🌟🌟🌟🌟7. X For You Feed Algorithm 🌟🌟🌟8. RecSysDatasets 🌟🌟🌟🌟⭕如果你现在：- 春招/秋招没方向- 简历没人看- 面试总挂- 不知道怎么准备📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1. 大模型相关经历深挖：你项目里最核心的贡献是什么，怎么验证有效2. 对比学习 loss：负样本和正样本拉不开/太像了，你会怎么改损失或采样3. FlashAttention 跟普通 attention 的差异？实现里 QK^T、softmax、PV 这几步怎么落4. 3D 并行里 DP/DDP 你怎么理解；实际落地时通信瓶颈一般卡在哪些环节5. 14B：FP16 权重大概多大；训练还要加哪些；INT8 大概能省多少6. torch.contiguous() 干嘛的？推理为什么在意连续性7. 代码：读 txt 井字棋（3×3），判断当前玩家是否获胜8. 交叉熵损失：解释/怎么写9. 线性回归用 SGD：更新公式怎么推/怎么写⭕如果你现在：- 春招/秋招没方向- 简历没人看- 面试总挂- 不知道怎么准备📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

工程类偏多🏓1. dpo 和 sft 的区别，先 dpo 后 sft 可以么2. 如果把 DPO 用在“第一轮对话”，你会怎么做数据集？prompt、chosen/rejected 你打算怎么来3. 多轮对话的数据分布你会怎么设计：单轮和多轮各占多少，为什么这么配4. 具体到 DPO 数据，多轮样本你会怎么采样/怎么配比（有没有什么坑）5. reward hacking 你怎么看？一般怎么防，怎么兜底⭕如果你现在：- 春招/秋招没方向- 简历没人看- 面试总挂- 不知道怎么准备，想求职算法岗的同学，需要进行高质量项目辅导，提升面试能力，☎欢迎后台联系。

1️⃣大模型推理优化方面KV Cache 、PagedAttention 、FlashAttention 等技术，提升吞吐和显存利用率。2️⃣高频考点vLLM 与 PagedAttentionKV Cache 原理与优化推理加速综合策略3️⃣公司考察侧重点差异💞字节跳动：全面覆盖推理优化、推荐系统、多模态等多个方向，考察系统化思维能力👀腾讯：偏重推理框架（ vLLM 、FlashAttention ）和长上下文优化🍎美团／滴滴：关注实用化推理加速技术选型和实践经验4️⃣面试准备建议➡➡掌握核心原理：深入理解 vLLM 的PagedAttention 、 KV Cache 、 FlashAttention 核心技术的实现机制。➡➡积累实战经验：准备具体的优化案例，包括量化效果、延迟提升数据等量化指标。➡➡构建系统视角：不仅要懂算法原理，还要了解系统资源调度、并发处理等工程实践。⭕如果你现在：- 春招/秋招没方向- 简历没人看- 面试总挂- 不知道怎么准备📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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1.介绍一下 DPO , PPO , GRPO2.介绍一下奖励函数的坍缩现象和问题3.离线强化学习和在线强化学习了解么？你的项目里是哪种？4.代码:onehot100的2d接雨水5. GRPO 公式？为什么公式里面 clip 了外面还要计算一次 mean 呢？6.讲讲qwen2.5vl, llama7.多目标优化奖励函数冲突，8.介绍一下 QKV 的计算？9.手撕MHA📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1.SFT训练trick和问题2.lora的使用 原理 目的3.对大模型推荐的了解4.场景题 zero shot模型的使用5.传统检索的方式6.Rag的作用 实现流程7.讲讲deep search8.对于强化学习的了解 介绍grpo手撕 一个链表，使他首尾交替出现，例如1 n 2 n-19.手撕 前K小的数📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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1.基础知识学习：Python（小甲鱼）、深度学习知识（子豪兄挺好）、王树森推荐系统课程2.项目：在搜广推方向，实习最重要；参加相关Kaggle相关比赛；找一些经典论文复现；网上项目（阿里天池等）3.推荐模型：特征交叉（LR、FM、Wide&Deep、DeepFM等）、序列建模（DIN、DIEN、DSIN等）、多目标建模（MMOE、PLE、STAR、PPNET等）4.基础八股：这些只能硬背，常考的有梯度消失&爆炸、过拟合&欠拟合、Transformer、正则化等5.推荐八股：涉及到很多业务理解，需要大家搜索总结，比如AUC线上线下变化、漏斗结构理解、损失函数的选择、位置偏差等6. 手撕代码：HOT100及重点手撕7.智力题8. 简历相关：简历投递可以去官网或者BOSS或者实习seng投递🌟对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1. 自我介绍（开始吟唱）2. 手撕：最长递增子序列的改版（加个pre数组辅助计算即可）3. 项目拷打，特征怎么做的，为什么选这个模型4. MMOE的缺点？PLE的改进点在哪？5. 共享专家和独享专家的层数相同吗？6. 共享专家和独享专家的个数分别是多少7. transformer中用softmax有什么问题呢？该怎么解决8. 场景题：Alice和Bob选数字，偶数A得分，奇数B得分9. 手撕：N皇后📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1. 自我介绍2. 手撕：非hot100原题，用二分搜索求解3. LightGBM原理4. XGboost与LightGBM的区别5. 了解transformer吗6. Q、K、V的含义是什么7. DIN模型了解吗？改进是什么呢8. 特征的维度，模型的具体参数9. 手撕：最高温度+二叉树的每一层最大值10.反问环节📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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