问项目：问xgboost和随机森林，对应方差还是偏差，哪个对异常值更敏感，xgboost列采样，怎么训练调参的和gbdt的区别是什么，用了什么基学习器，区别有什么？问了评分卡相关的，怎么构建特征？最后一道mid lc，超市找零的动态规划，基本都答出来了，lc也写出来了，还是挂了泰康保险nlp算法：主要问了bert，transformer，现推kqv，并且问了transformer的细节；大模型说了gpt，问gpt123区别，怎么训练的；还问了别的大模型，但不太熟了，说主要做大模型相关的，挂了

1.拷打项目，问的很细2.八股：RLHF大模型怎么处理图结构的数据针对竞赛提问：XGBoost GBDT 随机森林的区别特征清洗问题 有没有考虑组合特征kmeans中k怎么选取，如果样本数量很大呢？3.手撕代码多头注意力编辑距离合并区间全程1h30min

虽然不难，但是很开心 #笔试##淘天##暑期实习#

从来没面过数据挖掘 记录一下 优选事业部 1.自我介绍 2. 项目介绍（中间问了auc定义，XGBoost和Lightgbm区别，然后XGboost为什么用二阶导不用三阶） 3. LR的损失函数 和 推导 4. 然后问一个学习新技术的经历 5. sql 求累计GMV和用户数 6.  Python LC 300 反问：这个岗位需要的三个特质 很强的机器学习基础 学习新东西的能力 和沟通能力 感觉还是基础不牢啊