楼主面的是快手商务化业务部的广告算法工程师岗，base北京
8.22 一面：60min
首先是基础的算法问题，快排的平均时间复杂度，最坏情况是什么，复杂度多少？
归并排序的平均复杂度是多少？最坏复杂度是多少？（坑）
手撕代码题：判断一个链表是否有环，有环的话输出环的第一个节点，没有的话输出空。
接下来问到了项目和比赛，比赛中具体的一些细节问题，比如：
Lightgbm相对于xgboost的优化？
如果判断树模型lgb过拟合，怎么调整树的参数？（即问到lgb调整哪里参数防止过拟合）
DNN和树模型，哪个用于输入是类别特征时效果更好，为什么？
多个模型融合的方式？
树模型如何输出特征重要性得分？物理含义是什么?
如果给你一个DNN或逻辑回归模型，怎么输出特征的重要性得分？
由于面的广告算法岗，最后是计算广告相关的问题：
了解计算广告的常见收费方式吗？ eCPM是什么含义？
了解竞价机制吗？解释一下广义第二竞价机制？
为什么要用广义第二竞价机制呢？（优点是什么）
了解哪些常见的广告形式？
大概就是这些问题，面试官小哥很nice，实在不会的也会给予一定提示，最后让我等hr通知。有二面的话会继续更新
8.26 反手被一面挂了.... 所以这是个凉经，仅供大家参考
全部评论
(10) 回帖