ViVo(广告推荐部门)
一面
自我介绍
介绍发表论文冷启动的处理方式以及如何验证处理方式的效果?理论上如何解释结果的现象
介绍腾讯广告算法的处理思路,亮点
手写deepfm算法,说明网络结构设计的思路,以及为什么这么做的好处
二面
碰到最困难的事
未来职业规划
华为(消费者BG)
一面
LR的详细过程,如何优化。
Batch的大小如何选择,过大的batch和过小的batch分别有什么影响
二面
对本科成绩不好怎么看
职业规划
百度(搜索排序部门)
一面
有两个玻璃珠,一个100层高的楼,当楼层大于N的时候,玻璃珠会碎,问怎么扔能最快找到这个临界楼层(按最坏时间复杂度计算)。
已知一个数组,求这个数组最大连续子数组和。
0-99999中,各位数字之和为N的有多少个?
介绍LR,FM算法的特点
二面
对神经网络找Debug不好的问题你怎么看?
介绍wide&deep论文详细实现过程。
让我分析爱奇艺的推荐过程,搜索某个视频右边的推荐列表是基于什么生成的。比如搜索红烧肉右边为什么会出来白切鸡。
说说对信息检索的理解,对一个querry,所排序的页面根据哪些特征生成。
强化学习在搜索排序中的应用。
三面
成长最快的事
怎么看加班
未来职业规划
字节跳动(西瓜视频)
一面
写程序模拟带权抽样,如果不重复抽样多次如何优化。
LR,FM,FFM算法的原理
二面
LR和FM的区别,LR的优点
Kmeans算法和EM算法的关系
说说常见的优化器以及优化思路,写出他们的优化公式
梯度消失的根本原因
介绍GBDT的详细计算过程
写程序如何判断A是B的子树
有n个盘子,每次可以给一个盘子加一个硬币,或者所有盘子硬币翻倍,问达到目标状态最少需要操作的次数
三面
说说对推荐系统的理解
之后就是介绍自己的论文,给他看结果,
最后我选择了字节跳动,对推荐系统有兴趣的不要错过
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算法工程师-今日头条/西瓜视频/内容生态
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