快手 推荐算法实习面经

一面：
自我介绍
问了之前的项目，问的比较细致
怎么处理特征缺失？如果不用补全的方法怎么做？
让你优化推荐算法打算怎么优化
代码题：给你一个函数，用迭代法求极小值点

二面：
自我介绍
还是之前的项目
讲了seq2seq+attention
transformer结构
知不知道BERT变种？（不知道）
说说deepfm，哪端是增强记忆，哪端是增强泛化能力
特征怎么选择？（前向+后向）
信息增益，卡方独立性检验
在推荐场景怎么使用多任务学习（这个团队里有别人做过，我没做过所以忘了...不过面试官好像也不太care）
多任务学习的损失函数设计可能会有什么问题
代码题：二叉树中序遍历，两个链表求交点。

二面面试官最后问了什么时候来实习，喜欢什么岗位，这样是不是大概率会过了啊😖
听说牛客许愿很准，那我许愿能快点hr面+发offer

******* 5.25还愿
问了hr小哥哥，二面已通过，明天hr面！大家有什么hr面的注意事项嘛...希望明天通过hr面，以及收offer
******* 5. 26 HR面完成，约了6.1入职，等offer中
***   5.28收到offer 好快啊#2021届秋招进度交流##算法工程师##实习##快手##面经#