滴滴SP算法工程师

电商治理二面拷麻了持续记录！

写在最前面，首先感谢各位驻足观看，我受宠若惊，一共赚了三包薯片了，这期呢还是讲讲最近的去向，还有大伙比较关心的实习工作怎么样，好不好找工作，有好些人私信我，这里一块讲一下。第一个问题，大模型好不好找工作？还是那句话，看你喜欢做什么，大模型应用agent开发是蛮好找的，大模型底层算法调优蒸馏做小模型也好找（不过有点吃学历这个很多只要硕士），大模型做论文复现，写量化这种（很吃学历和paper，一篇还不够，要高端的paper，ccf-a这种算差不多）。在5月2号我做完第一份简历，5月6号收到第一份offer，5月11号去北京时候我已经手握6家offer了，有初创，有小厂，有远程，有大厂，最后我选择了...

    1 自我介绍2 项目拷打具体到项目内部细节，每一个写在简历上的点都问到了。同时项目过程中穿插八股内容，如 zero 的训练方式？与 lora 的区别？其他微调方式了解吗？3 八股transformer 架构多模态大模型与文本大模型有什么区别RAG 了解吗Agent 了解吗4 反问5 面试体验面试官人很好，没有给压力。完全不知道过与不过。等吧。

面的是字节的国际电商部门感觉是卷中卷了被狠狠拷打了😭面试问题：- 解释一下ROC曲线与PR曲线的关系、ROC曲线与PR曲线的适用场景- 介绍一下贝叶斯定理（贝叶斯公式和全概率公式）- 考了一个概率题：已知一个随机发生器，生成 0 的概率为  p ，生成 1 的概率为  1 - p 。请构造一个新的随机发生器，使其生成 0 和 1 的概率均为 1/2。- （针对简历提问）了解矩阵分解吗 MF、LFM吗- 训练模型的时候，怎么才能知道模型是不是过拟合了？除了看训练集和测试集的准确率，还有哪些方法可以防止过拟合？比如正则化、交叉验证这些，能不能展开讲讲怎么用？- 推荐系统里老听到CTR预估和序列推荐模型，讲讲这些模型是干啥的？比如DIN、DIEN这些CTR模型是怎么捕捉用户兴趣的？还有GRU4Rec、Caser这些序列模型是怎么处理用户行为序列的？它们各自解决了什么问题？代码题：- 给定整数数组 nums，求最大和的连续子数组，并返回该最大和。（最大子数组和LeetCode53）- 手写一个二分类交叉熵bce，使用np（只把bce的公式写出来了，然后拷打怎么计算梯度，最好熟悉一下二分类梯度怎么回传的，被拷打到了这里）一面一般是组内员工，平时比较忙，这场面试约在的中午11点，所以如果能够把你的项目介绍得详细一点，就容易不让面试官问太多问题，一般我大概是2-3min自我介绍，然后再10min介绍一个项目（2-3个项目说完差不多就去一大半面试时间了），然后最后面试官不是主动型+忙着去吃饭，就会问些常见的面经，然后碰巧见过的爆率很高，然后直接吟唱。这里拷打了概率类型的问题，印象里至少有4/32次面试提到了类似的概率场景题目，建议也是稍微复习一下，至少看看基础的内容。国际电商（tiktok）据说晋升不错（同时也卷），毕竟是出海业务，但是是真的难进（听说很多清北大佬都挂了），不太懂想要招什么人（岗位名额实在太少）