写一下vivo的面经贡献给牛油吧(sp已拒)
本人是合肥场次的,应聘的职位是广告推荐算法工程师,面试流程是一面技术+HR
技术面大致是先根据简历来问答,然后面试官根据自己写的一张纸上面的问题问答
1、自我介绍;
2、简历上推荐系统的LFM是什么?解释一下(latent factor model,应该大多说不知道);
3、FM(factorization machine)模型的公式写一下,模型解决了什么问题;
4、DIN(deep interest network)主要使用了什么机制,解释一下,画一下DIN的框图(这个我觉得有点难以描述);
5、DIN的activation unit的作用;
6、常规问题:一个模型的bais和variance的具体定义是什么;
7、bais和variance哪个比较重要,为什么是trade-off;
8、bais开始的时候很大没问题,为什么开始的时候variance也很小;
9、泛化误差解释(bais^2+variance+noise);
10、RF和GBDT介绍,RF在属性的随机采样是有放回的还是不放回的;
11、dropout的工作机制,dropout在训练过程如何使用;
12、TCP和UDP的区别;
13、线程和进程的区别,如何实现多线程;
大概就是这些吧,总的来说,基本就是基础知识,没有手撕代码,有点简单
效率很快,一直是vivo的一贯做法,今天早上去听了签约会,说公积金只有5%,工资不能argue
910 5.5的工作强度实在不适合,溜了溜了~~
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