快手营销策略运营面经

1. 为什么转算法2. 多路召回区别、占比、评估、效果3. self attention、target attention4. DIN输入、输出5. attention的q、k、v，输出，softmax6. word2vec两种模型对比、两种优化策略7. 为什么stacking、怎么集成的8. xgboost、随机森林区别9. 为什么想去北京10. 手撕三数之和11. 反问业务

一面完大概十天约了二面，二面的时候，面试官全程不开摄像头，但是技术交流的挺好的，该答的都答上来，整体面试难度不算简单，最后也没有手撕。反问的时候，问什么时候有反馈，他说现在缺实习生，通知hr下周给我结果。然后隔了一天就发感谢信了。真不能理解为什么现在找实习这么难，已经快绝望了。

一面11.101.拷打实习，因为我课题组做cv相关，一直在拷打cv这块，但我很菜，也没有好好准备，答得很不好2.有了解过大模型吗？ 回答平常工作会用到，没深入了解过3.那介绍下transformer原理吧 (….人傻了.)大概拷打半小时4.来做个算法题吧：二叉树叶节点的第二高度刚开始用层序，问可以做到常数空间复杂度吗，回答回溯+两个变量记录高度。面试官说可以，不用写了5.线程池原理6.mysql行锁和表锁，什么时候会用到表锁7.java代码从编写到运行整个运转过程（jvm)8.乐观锁和悲观锁反问：面试表现和这个岗位对应的工作回答：整体还可以，工程化对细节了解的不够。部门主要做tob相关的系统，也有大模型这些。二面 11.141.自我介绍2.你简历有用到cv这一块，面的是java后端开发，那你对未来职业有什么明确的规划吗3.了解过机器学习、深度学习、强化学习这方面吗4.了解大模型幻觉问题吗，有哪些解决手段呢5.你说到联网搜索，那你知道联网搜索是怎么实现的吗6.大模型token大小怎么做限制7.RAG了解吗8.介绍下你的实习项目(cv)，项目是怎么实现的，会遇到哪些问题，涉及到哪些深度学习的点？9.对于模型训练来说，训练集构建是一个很关键的问题，你觉得该怎么构建数据集呢10.样本中的坏样本怎么发现，怎么剔除？反问 面试评价，说跟经历部门挺契合的无手撕，无八股，没问java项目，30分钟结束总结一下 这个部门走的不是传统开发，我投的java开发，面试问的全是大模型，准备的几个java项目完全没问不过也可以了，未来开发肯定是往agent开发方向走的，愿意去体验一下，也是读研以来第一个实习

1. 拷打实习2. 用过其他消息队列吗3. 消息队列是不是只用考虑kafka不用别的4. 为什么不用flink，hive做大数据处理5. 了解银行家算法吗，有没有操作系统实际应用这个算法6. redis为什么快7. redis是多线程还是单线程，如果改成多线程会快吗8. 反射用过吗9. 如果让你不用框架实现spring的aop和IoC你会怎么实现10. 了解过大数据组件吗11. 手撕leetcode hard 1444切披萨方案数