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编辑于 2021-05-28 02:39
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快手 推荐算法实习面经

一面:
自我介绍
问了之前的项目,问的比较细致
怎么处理特征缺失?如果不用补全的方法怎么做?
让你优化推荐算法打算怎么优化
代码题:给你一个函数,用迭代法求极小值点

二面:
自我介绍
还是之前的项目
讲了seq2seq+attention
transformer结构
知不知道BERT变种?(不知道)
说说deepfm,哪端是增强记忆,哪端是增强泛化能力
特征怎么选择?(前向+后向)
信息增益,卡方独立性检验
在推荐场景怎么使用多任务学习(这个团队里有别人做过,我没做过所以忘了...不过面试官好像也不太care)
多任务学习的损失函数设计可能会有什么问题
代码题:二叉树中序遍历,两个链表求交点。

二面面试官最后问了什么时候来实习,喜欢什么岗位,这样是不是大概率会过了啊😖
听说牛客许愿很准,那我许愿能快点hr面+发offer

******* 5.25还愿
问了hr小哥哥,二面已通过,明天hr面!大家有什么hr面的注意事项嘛...希望明天通过hr面,以及收offer
******* 5. 26 HR面完成,约了6.1入职,等offer中
***   5.28收到offer 好快啊

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