春招蚂蚁算法搜推一面面经

感觉是其他部门交叉面，视频信号太差了卡了几次最后没办法转成电话面了。简单自我介绍，主要问简历上的项目，包括项目里觉得做的最好的是哪个，使用的模型技术，具体是怎么做的，有没有落地。基本没怎么问八股。最后手撕了一道字符串编辑距离，秒了（dp就会01背包和编辑距离😁）反问环节问了一下还有几次，面试官说应该是最后一次技术面了，40min结束。

1. 自我介绍2. 拷问项目论文实习，针对论文里面的细节细问3. 八股环节腾讯wxg问的深度学习里面比较基础的，梯度消失，梯度爆炸为什么，怎么解决快手问transformer比较多，还要手撕attention（输入不是qkv怎么得到qkv），unet，多头注意力还有问ssim计算公式，psnr计算公式卷积相关八股，包括参数量，输出通道数计算BN中参数个数L1相比于L2损失函数的好处还有面试官天马行空，让介绍yolo，sora4. 算法题环节力扣hot100掌握基本差不多，但有时也会手撕一些网络结构，掌握transformer，unet，和一些torch基本张量操作应该也差不多了。

蚂蚁集团-平台技术事业群-蚂蚁智能引擎技术事业部-智能引擎技术部 #蚂蚁# #暑期实习# #推荐算法面经# #推荐算法# 4.2 19:30  一面  总记55分钟主要是我讲，没怎么问八股。- 本科推荐系统项目细节（可以参考美团和快手的面经，常规的推荐系统结构）- 论文- 序列建模介绍- DIN->DIEN- 手撕：最小覆盖串，滑动窗口+哈希- 反问：1.团队规模2.落地业务3.后续提升方向：简历上做的论文工作，可以明确一下创新点、工作内容、指标、提升幅度等；对序列建模还是有一定的理解，但是缺乏实践，看下来没有一个特别大的亮点（找实习不就是为了有机会实践）。========感觉像KPI，对阿里系PTSD了========更新: 4.3 早9:00 意料之中的感谢信😂

电话面+邮箱发alitcode链接进行coding考察-----------------------------------------------------------------------------------------------------------没有让做自我介绍，直接对着简历问项目。第一个项目是用seq-to-seq做的缺陷自动修复，问我将NLP应用到软工领域有什么痛点。第二个项目是基于代码大模型做测试生成，介绍完整个过程后没有扣细节问题，又问了AI4SE的基本切入点，我说我做的工作找到一个有代码生成能力的模型是重点。再接下去确定我们领域的工作落在怎么用好模型，而不是开发...