请问有成都字节内推官吗，想咨询

1.先做自我介绍，挑重点项目着重说明。2.项目有具体的应用场景吗？3.视频大模型是不是提取视频中的核心信息？它一般能用在哪里？4.你想做推荐相关、大模型相关，还是推荐和大模型相结合的工作？5.你了解推荐系统吗？6.你了解机器学习和深度学习吗？7.大模型在推荐系统中一般有哪些应用或应用方向？8.大模型怎么缓解或解决推荐系统的冷启动问题？9.你了解大模型推荐的微调这个概念吗？10.微调怎么定义？它一般是针对什么模型进行的？11.推荐场景或垂域场景中，需要微调的核心原因是什么？12.Transformer 的原理能大概说一下吗？13.基于 Transformer 大模型，怎么处理用户的长行为序列？14.Transformer 注意力机制的复杂度是多少？怎么计算？15.长行为序列直接计算会有什么问题？16.稀疏注意力的具体原理是什么？17.推荐系统中怎么设计负样本？你了解随机负样本、语义负样本这些概念吗？18.大模型怎么解决用户兴趣漂移的问题？19.除了折扣因子，解决用户兴趣漂移还有其他方案吗？通过微调的方式可行吗？20.传统神经网络中，梯度消失是什么现象？怎么产生的？21.梯度消失怎么解决？22.你了解哪些激活函数？23.BN（Batch Normalization）是什么意思？24.手撕：无重复字符的最长子串

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字节跳动火山引擎为啥还没开奖，大家都啥情况呢？

🧠 一、不是“我做了什么”，而是“我解决了什么”❌ 普通简历：负责某模块开发，使用 XX 技术✅ 有深度的简历：针对 XX 场景的性能瓶颈，重构 XX 模块，将响应时间从 A 降到 B👉 面试官自然会问：瓶颈怎么发现的？为什么选这个方案？还有没有其他解法？🔍 二、每个项目都能“往下挖三层”有深度的简历，每段项目至少能拆成三层：1️⃣ 背景：为什么要做这件事2️⃣ 决策：你做了哪些关键选择3️⃣ 结果：产生了什么变化（数据 / 结论 / 影响）如果你自己都挖不下去三层，那面试官大概率也挖不动。📊 三、数据不是装饰，是“钩子”真正有用的数据不是为了显得高级，而是为了引出问题：为什么提升 3...