offer选择，百度，美团，字节

‼️基恩士2026届秋招启动了【公司介绍】基恩士（中国）有限公司1974年成立于日本大阪，1987年于日本上市，2001年进入中国。主营传感器、测量仪器、数码显微系统、激光刻印机、影像系统、PLC、条码读取器等工业自动化产品。日本上市企业市值TOP5。【招聘岗位】销售工程师/销售。工作地点全国可选。【工作内容】·顾问式销售，在所负责区域范围内推广、销售基恩士产品，帮助客户解决问题·直接对应最终用户，了解客户显在和潜在需求（B2B销售）·分析所负责区域的行业动态并制定相应的战略计划，实现指定区域销售业绩最大化【薪资福利】月薪：12000~15000元/月（薪资视工作地点而定）参考年收入：第一年18~22万元，第二年23~31万元（因业绩变化会有变动，年薪为预测值，仅供参考）【投递链接】keyence.zhiye.com/campus/jobs填写我的推荐码：ESKP00 投递，简历第一时间送到HR面前，快来投递吧~【投递方式】26届毕业生，专业不限。点击投递链接，选中岗位，手机登录，完善个人信息，就可以投递了。

电话面，30min结束了1. 自我介绍2. 会不会java  我答不会，只会Python3. python的字段结构是怎么实现的  我答不会（这是数开应该问的问题吗？4. 深拷贝和浅拷贝  我答 不会 （这是数开应该问的问题吗？5. 介绍一下你项目中的难点，是如何实现的6. coding  一道快排 一道wordcount（Counter秒了） 一道url解析（三种方法）反问：1. python技术栈适不适合  答 不适合2. 想要来咱们部门学习，应该学什么  spring spring spring  java总结：1. 非数开岗，实际上是java后端开发岗（面试官上来就说了2. 非java技术栈可以bye了

测评是7月20多做的  今天收到测评结果反馈异常是啥意思让我再做一次  意思是测评挂了呜呜😢

bg：双一流本，两年工作经验，给还在学习的朋友们分享一些对应经验下企业所问的问题，也有助于自己未来进行总结。以下打⭐为印象深刻的问题。Q：技术面：（1）自我介绍（背景+工作经验+工作内容+成果）（2）项目拷打①推荐算法：（3）注意力Q,K,V计算公式（4）self-attention和external-attention的区别（5）了解过哪些主流的推荐算法（6）讲一下Wide&Deep原理（7）推荐算法中正负样本集是如何构建的（8）如何理解auc指标（9）平时用哪些框架（pytorch），如果接触到tensorflow项目，最快需要多长时间能上手②机器学习算法：（10）了解什么是特征偏移么（11）对于数据不平衡问题的解决办法（12）训练集和测试集的正负样本比相差过大怎么办（如训练集1:49，测试集1:199）（13）知道什么是概率校准么（14）讲述一下二分类的原理⭐（15）平时有了解过LLM么（16）做过xgboost的超参数优化么，以及对早停机制（early stopping）有没有什么深刻理解⭐（17）平时做过哪些衍生特征（18）如何筛选重要特征（19）如何避免特征之间的多重共线性，避免了又会有什么缺点（20）以业务的角度筛选特征有什么缺点⭐（21）xgboost是如何处理缺失值的（22）对类别变量有什么处理方法（23）机器学习和深度学习分别建模有哪些不同点（24）xgboost的多分类和神经网络中的多任务有什么区别