1.实习介绍2.拷打项目3.AUC如果出现波动，应该如何分析4.测试集情况，哪些红哪些绿（细说）5.分析baseline中为什么之前没有这些东西（emm）6.手撕：有10000大小的数据集，内存放不下没办法一次性shuffle，但是你有一个shuffle_100（），在不随机写10000的情况下如何借助硬盘进行全局公平shuffle。7.提示：可以用10个文件进行随机写，但是不能随机100008.反问：业务

本人27届的。我最近才开始准备算法岗位相关的东西，之前一直在跟着老师做（科研），和大模型无关，现在想找多模态大模型的算法实习（两篇论文都和多模态相关），但是做简历的时候很迷茫有几个问题：论文内容要不要详细些，还是放到项目里面去，这两篇论文都不涉及大模型项目经历基本为0，我要找什么项目，比如多模态的对话加上微调可以吗最后面那个实习经历要不要放，这个算是一个学校的群体实习或者说是一种课程，而且时间有点久，很多东西忘记了

今天给未来打算入行搜广推算法的同学一些建议，帮助大家少走弯路。这篇帖子适合还在犹豫是否要入行的新人，以及正在入行路上的同学。1️⃣第一个问题：怎么样的同学适合走搜广推算法🌟学历：985或者QS100以内硕士肯定OK，211和QS200内硕士可以考虑🌟专业：计算机/电子/通信等工科专业，或者统计/数学/金融等理科专业都十分推荐。如果是其他非科班具备以下特质的同学也可以考虑。🌟特质：想追求互联网行业的高薪资，因为算法行业拿到50w+薪资很正常。其次走算法方向要有足够的学习能力，以及不排斥写代码，能够有深入的思考能力。2️⃣什么样的同学不适合：排斥写代码，不能专注技术岗位的“手头工作”，专注力不强的同学。3️⃣如何准备路径，少走弯路🌟python/机器学习/深度学习基础🌟核心网络：transformer/DNN/RNN/Bert等🌟搜广推核心方法：DeepFM/DIN/MMOE/PLE等🌟项目经历：补充项目经历提升简历质量/面试能力4️⃣避免踩坑：🌟不要在数学公式/基础算法原理花费太多时间，要用重点（重要算法/项目经历/实践能力）🌟不要使用烂大街的项目作为简历核心内容：比如新闻推荐/OTTO等可以用于入门，锻炼算法思维，但是不适合作为简历核心内容。🌟如果缺少高质量的算法项目经历，可以后台咨询我。

1.自我介绍2.问项目3.wide&deep结构4.deepfm结构，和wide&deep区别，wide和fm部分具体是什么有什么区别4.MLP和DNN的区别5.手撕求前k个最小值，用了最小堆，问了最小堆是用什么排序实现的6.手撕子集型回溯，没注意到给的列表可能有重复元素， 被问到了7.DIN结构，外积的物理意义8.除DIN外还有什么序列建模方法，回答transformer， 追问两者区别9.反问感觉寄，问得基础但答得不好，攒人品