美团北斗计划

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一面面经【90min】hr介绍他们的业务，针对他们的业务我也问了相关问题正片开始：自我介绍。然后讲一篇自己的论文。这里会问论文细节。这里完成后大概35min。Part 1：序列建模Q1：我看你的工作也涉及到了序列建模，那你对序列建模了解多少？A1：知道DIN是怎么做的，看过DIEN的摘要。Q2：好那问你两个关于DIN的问题。DIN要和每个历史物品算相似度，假设历史物品有2000个，复杂度太大了，怎么优化？A2：召回里的最近临查找，实际就是聚类。Q3：DIN选出的历史相似的item，是没有考虑item出现的位置的。比如有些item出现的位置离当前特别远，怎么考虑历史item的远近信息？A3：直接加item的位置特征。Part 2：样本不平衡Q4：他们有好多个场景，有数据量很大的场景，也有数据量很小的场景。如何用大场景的丰富数据，把小场景也训练好？A4：考虑迁移学习那套，私有+共享两部分Q5：那翘翘板现象怎么解决？A5：按照腾讯PLE论文讲了讲。Q6：还有其他方法吗？预训练怎么做？A6：讲了预训练和finetune的方式。Q7：那如何对小样本模型做在线更新？A7：讲了更新方式，感觉面试官应该觉得没问题。Part 3：样本不一致Q8：比如ctr预估的时候，有些样本特征一致，但label不一致，该怎么解决？A8：看和这些特征完全一致的样本，统一成特征类似的样本的标签。Q9：比如两组特征一致的样本，一组的正负比例9:1 一组5:5，有什么区别吗？A9：9:1那组更可能有些错误样本，5:5那种不一定是错误样本，可以在预测label时，把label改为小数。比如训练用交叉熵，loss=ylogp，把y改成0.5而非1。Q10：好既然说到了交叉熵，那么我们这个场景能否不用ce，而换成用mse？A10：不能。具体原因我刚好看到过，答对了。最后是coding 题目是最长递增子序列还在招聘【岗位类型】北斗计划(面向全球高精尖校园科技人才):  大模型与AIGC、自动驾驶、无人机、视频编解码、运筹优化和智能调度等秋招岗位-算法/技术/产品/商业分析/运营/金融/供应链/职能/市场营销/设计/销售、客服和支持等10大类可内推【投递链接】：https://zhaopin.meituan.com/web/campus😀【内推码】WA3N2P4

美团：2022 秋招 【北斗】搜索推荐广告高级算法工程师 一面  项目与论文 算法题   面试题 10.09. 排序矩阵查找 sorted-matrix-search-lcci 54 螺旋矩阵 spiral-matrix   LR（线性回归）  公式 设计的意义与目的 通过一个超平面对数据进行划分。  二分类问题损失函数  交叉熵公式 其中， 为类别数。 交叉熵设计原理 交叉熵的公式中包含两项信息熵的计算，通过 Logits 和标签的信息熵，衡量判断输出与类别之间的关联性（二者分布上的差异）。  和 分别衡量了输出值 与当前样本“属于类别 ”和“不属于类别 ”这两种情况的关联性，使得在 y=0...

最近投了一些人才计划，但是这周二面完，统一没信儿了，这是g了吗 😢北斗一面后没反馈小红书二面后没反馈快手三面后没反馈

之前北斗投了一些，但是都没通过简历筛，前段时间美团正式批大模型一面面完过了三天没人推进，简历被北斗这边捞起来了，咱也不知道为啥会被什么营销推荐给捞起来，不过北斗大模型确实是摸不到门槛面试问得还算基础，整体难度还OK介绍快手推荐实习应用场景是什么图是怎么构造的，详细的构建过程GNN怎么处理不同关系得到用户embedding后线上如何使用详细说说后续的链路过程介绍腾讯实习SFT数据集如何构造的构造后怎么用于模型的微调的，损失函数详细介绍LongLoRA微调策略，s2-attn常见的sparse attentionsparse attention和长文本的结合后续如何改进开源的各种技术，你们如何评估...

美团北斗计划内推开始啦！楼主去年通过牛客的网友内推了北斗计划，并顺利通过面试拿到offer，现在回馈牛客网友，附算法岗面经一份，2021届校招算法岗知识总结 (https://zhuanlan.zhihu.com/p/107911095)。  有需要内推的同学可以微信打开上述链接，也可以通过牛客网或知乎私信我。

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投了美团北斗的同学现在都是什么进展啊？

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