【部门直推，全是干货】上海抖音推荐团队秋招提前批面经（推荐算法已录用意向书）
让我康康，最近大家是不是都在为秋招紧张焦虑认真努力呢？😏
废话不多说，这次小编为大家带来了两位已经拿到录用意向书的同学的面经^^👏
新鲜出炉，诚意满满~😀
希望大家看完之后可以投递上海抖音推荐团队秋招正式批岗位🎵&拿到满意的offer！🎉
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🌟秋招岗位🌟
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正文开始！！！本篇面经包括：【一二三面面试攻略+面试体验】
🙋♂️王同学:
面试岗位： 算法工程师-抖音/直播/剪映
背景985硕，at推荐岗位实习，无顶会，acm区域银(因为好久没刷题了，简历上没写QAQ)，面试的部门是抖音推荐组。 因为面试期间一直在实习，而且很忙很忙，但是也不想错过提前批，所以前两面相当于裸面，发挥也比较差…一个最大的建议就是：千万不要秋招第一家就面字节，一定要面试几次，找找面试的状态，以及把自己的项目捋清楚。
🌟一面：
- 自我介绍
- 说在阿里的工作(这里其实跟面试官纠结了很久，面试官应该没有搞过我这个方向，所以有一些疑问，那天自己也很累，所以没有完全解释清楚)，
- cvr跟ctr区别
- 如何解决样本不均衡问题。
- 两道题， 合并k个链表，手写蓄水池算法
🌟二面：
- 自我介绍
- 介绍在tx实习中的一个任务，针对一个点展开了很久，最后也基本让面试官满意了
- l1跟l2的区别
- 两道题， 第k大的数字， 两个数异或值最大
🌟三面：
三面面试官特别强，无论是逻辑，还是气场，以及面试感觉都特别好，而且会通过开放场景来看你对整个推荐系统的理解。
- 自我介绍， 介绍了在腾讯阿里的工作， 这次准备的还好，讲得还行，面试官对在阿里做的事情也很感兴趣，也比较认可。
- 手撕代码题， 一道常见题，但是面试官进行了改进，从概率期望角度去做了一些讨论
- 场景题，由浅入深，讨论了很久，其实就是看你对推荐系统上下游的理解程度，以及对业务的理解程度，因为在at做的事推荐相关，结合自己对业务的理解给出了回答，应该都是面试官比较想听的。
🙋♂️刘同学
面试岗位： 算法工程师-抖音/直播/剪映
我在2021年8月参与了字节跳动抖音算法的秋招面试，一共三轮技术面，一轮HR面。
先介绍下个人情况，本人985硕信息工程硕士在读，非科班出身，自学算法，成绩中流、无专业竞赛获奖、无顶刊顶会。核心还是在于面试者能不能证明自己有能力在该业务上取得效果和成绩！接下来是心得分享。
就我个人经历来说，技术面的时间长度基本都在一小时：
🌟一面
90%都在聊项目和实习经历，关注点概括为四个方面：发现、动机、实践和验证；剩下时间做算法题。
🌟二面
对深入一些推荐常见的热点问题进行提问，比如信息茧房，u2i和i2i的看法等；之后考察了一些常用的机器学习原理，比如：集成学习概念，过拟合概念和防御措施，拉索和岭回归区别等；之后问了几道概率和编码相关的题目，逻辑上循序渐进，考察数理基础，并且很注重代码风格。
🌟三面
侧重实习、竞赛和论文进行提问，同样关注发现、动机、实践和验证；最后是一道leetcode简单题。
🌟HR面
我相信本着积极主动，实事求是的原则就不会有很大问题。
我自己的表现不算好，但总结来说，个人感觉面试中主要关注四点，也是循序渐进的：
🌟基本素质
主要看面试者在沟通中是否表现适当，没有异常举止，待人礼貌尊重，表达也流畅清晰，态度认真。
🌟基础扎实
数理能力、业务逻辑、代码风格、数据结构这些都很重要，尽量不能犯低级错误；
🌟能力适配
有对口相关的实习项目经历，或者竞赛、论文成果是很加分的，并且是要工程落地的。
🌟潜力发展
面试会关注面试者对于业务场景的了解程度、学习习惯、热情程度等。此外，还包括一些开放性问题，会考察到面试者对于许多细节问题是否足够重视和深入思考，而不是只是按部就班，这些都决定了个人后续的延展性。
体验上，面试过程很规范，也没有很怪的问题。面试官和HR态度良好，对面试者都是平等沟通。面试后的反馈也十分及时，效率很高。 最后祝大家面试顺利！
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