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夏未眠
发布于 2021-08-23 10:44
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美团到店,字节音乐,b站推荐算法岗一面

把总结放在最前面了,总的来说一面考察基础知识以及简历上的项目,需要对简历的内容足够清洗,以及可能会扩展的点,另一方面就是机器学习,推荐算法的基础知识,另一方面就是算法,多刷。有一些问题记不清了,需要回去后进行补充,这些是脑子里记得的。仅供参考。
一天面三家,确实有点吃力。。
字节音乐一面
  • 问论文,讲了其中一篇的思路
  • 相比于常规的不平衡方法,所提方法的优势
  • 问实习做的项目
  • 由于本人论文是做不平衡的,所以问了一下不平衡处理的常规方法
  • lgb比xgboost的优势
  • 两题算法题,应该是中等,可惜我第二题没写出来。。。可以去坐一坐rand7实现rand10,类似这题
  • 反问
b站一面
  • 实习项目,问的比较细,并且在页面上写一下具体流程。。
  • 推荐中数据不平衡,采样后,需要对点击率进行校准,如何校准?
  • 各种指标的含义,recall,auc,precision,acc。预测值同时增大,auc会不会有影响
  • 用于分类的损失函数有哪些
  • higeloss的含义和公式
  • 对推荐算法了解哪些
  • 算法题,矩阵,从左上走到右下的不同路径的个数。0可走,1障碍
美团一面凉经,已发感谢信。。
  • bagging,boosting相关知识,举例子
  • 问实习项目,问的比较深入,没回答好
  • 对推荐算法的了解,推荐算法由哪几部分组成,如何对item的id做embedding
  • 问了一个概率题,52个球,黑白各一半,取到2个球,相同颜色的概率是多少
  • 算法题,面试官问的有问题。。

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