欢迎友好讨论，信息共享1. 多任务模型中CTR/CVR/时长预测任务的关系？如何解决任务冲突？2. 特征重要度计算：Permutation Importance和SHAP值的区别？哪种更适合深度模型？3. 高基数类别特征（如UserID）的Embedding维度如何确定？4. 实验指标：AUC提升但线上CTR未涨，可能原因？（数据分布差异、特征穿越等）5. 多模态特征（文本/图像）如何融入推荐模型？6. MMoE中Expert数量的选择依据？（业务任务数、模型容量等）7. 多任务学习的"跷跷板现象"解决方案：PLE结构比MMoE改进在哪？8. 负采样对CTR预估的影响？如何校准采样后的预估值？（通过采样率调整logit）9. GAUC的计算公式？相比AUC的优势？10. 实时推荐系统中如何保证特征一致性？（特征快照+版本控制）11. 逆序对数量（归并排序变种）12. 带权重的随机抽样

有啦～ Offer：快手主站增长京东营销总包比快手多一点（目前去向）拼多多Temu增长(拒绝啦～）收钱吧营销，Offer选择不知是好是坏如果是以前爱钱I人无需太多生活技术追求业务追求的Jinger肯定无脑PDD，但那个相信缘分想去湾区想💕的Jinger最后还是选择了JDJinger做了哪个决定都会后悔，所以当时直接拒绝没给自己磨蹭纠结的时间，知道你纠结了就无心干其他活。好好干，冲绩效🆙，把这张牌打好，珍惜！竟然选择了就是最好的！以后有缘再见滴！🌌没有极限～The Sky泡池子（面试通过，综合评估）：得物广告—>调整国际化携程机票小米ToB

业务：搜索架构，Agent相关1 自我介绍2 实习拷打，针对之前做的推荐系统的优化考察，实习经历和做的事3 上家业务、职责4 Go基础 + 底层：GC算法，什么时候触发GC，线程和协程关系（GMP），Context，Channel5 Java：Lock、synchronized、reentrantlock比较手撕：LeetCode25建议：多看底层

估计是小ssp，今年真是薪资溢价啊