关于推荐算法

我想了解一下大厂中35-40岁从事推荐算法工作的人员一般都在做些什么，感谢各位指导

1️⃣一面 1.自我介绍，问实习2.介绍SFT3.transformer详细介绍4.介绍解码采样策略5.Flash Attention介绍6.手撕multiheadattention7.字符串解码2️⃣二面1.过项目2.推荐模型了解哪些？3.圆上三个点构成三角形的概率📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

一面 1. 自我介绍+介绍论文，根据论文问了一些拓展的问题2. 简单说一下AUC的定义、物理意义和如何计算，并且用python实现一下AUC的计算3. 手撕：lc199改编 二叉树的左视图  acm模式，要自己建树和序列转树二面1. 自我介绍+介绍论文2. attention的计算时间复杂度3. 推荐系统或者NLP领域 有什么方法可以加速attention计算4. 你了解哪些生成式推荐的论文5. 为什么要在推荐系统引入RQ-VAE6. 和VQ-VQE有什么不同7. RQ-VAE怎么解决坍塌问题8. Normalization有哪些，有什么作用9. 什么时候用batch norm什么时候用layer norm，为什么10. 训练和推理的时候的均值和方差都是怎么得到的手撕：lc331 验证二叉树的前序序列化  问复杂度，优化方法

- 自我介绍一下- 展开讲一下论文做了什么？具体实现机制的探讨- 简单介绍一下比赛干了什么？- 比赛的几路召回，GRU召回、YoutubeDNN召回等效果如何？为什么？为什么GRU行为序列建模召回比ItemCF效果更差？- Coding：（1）DP：零钱兑换，以及各类变体。