抖音推荐算法一面 日常实习

感觉自己说不明白业务逻辑...1. 业界目前针对特征交叉是怎么处理的？2. 你们当前模型的主要网络结构是什么样子的3. 模型的embedding维度是多少？不同特征的embedding维度是否相同？4. 当前的方案有没有考虑使用大模型进行处理？5. 介绍一下不同的召回方式以及召回原理6. 召回的模型是什么样子的7. AUC的概念，计算过程？8. 还有没有其他相似的评估指标，为什么需要其他评估指标9. 训练样本的形式有哪些？分别进行解释10. 代码1: 手撕TSFM11. 代码2: 股票交易，最多两次操作，利益最大值

考研已经出分了吧？有人欢喜有人忧。但我想说：分数只是一站，考研并不是唯一选择，人生还有很多赛道。​如果你：对结果不满意，不想二战内耗； 想过直接就业，但又怕小厂没发展； 渴望进大厂学技术、攒经验，却担心门槛太高…… 华为OD，可能是你没想到的“最优解”。为什么适合考研转战的同学？✅ 时间友好：流程快，从投递到offer，最快2周搞定（吹了点儿小小牛逼），不耽误你春招黄金期。✅ 项目成长：接触菊厂真实项目，边干边学，比读研更“实战”。✅ 不限经验：对于无工作经验的人选薪资也没有外界部分公司那么苛刻，且岗位稳定性远超部分企业——去年招聘中，不少应届生遭遇裁员，这类稳定属性格外加分。我们不等“完美的...

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1. 推荐场景多是ID类特征，如何结合大模型做2. 介绍下mmoe3. 模型优化中一共几个expert，3个expert，每个任务加expert，expert之间有交互吗，是否做过消融实验4. 选择特征是在bottom部分还是在expert的部分，每个任务的bottom部分相同吗5. 模型的样本量多少？6. 原始样本数据的正负样本比例，处理后的呢？7. 正负样本比例差别大的话如何处理，纠偏怎么做？8. 模型训练是单机训练吗9. 模型新增预估目标，模型的预估是什么？10. AUC的含义，计算方法，分子分母11. 介绍一下Adam优化器，一阶和二阶是如何设计的12. 手撕逆序对，用归并排序

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