优酷 推荐算法 暑期实习 一面 50m
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1.实习拷打
2.拷打第一个项目:
2.1新特征如何获取?客户端埋点还是服务端计算?
2.2特征线上serving时无法获取,如何处理离在线不一致?
2.3损失函数怎么融合的?是否有梯度冲突?
2.4是否了解非手工设定权重的多loss调权方式?
2.5如何纠正样本选择偏差?
3.拷打第二个项目:
3.1序列sideinfo包含了哪些内容?
3.2Dense特征如何处理?
3.3序列长度为何定256,做过哪些长度消融?
3.4self attention复杂度是多少,如何降复杂度?4.拷打第三个项目:
4.1同构/异构FFN与QKV的划分逻辑是什么?
4.2blockcausalmask如何优化线上推理?
5.单独的八股问题:
5.1AUC外了解哪些排序指标?
5.2提升GAUC要怎么做?
5.3除BCE外还有哪些 pointwise loss?
6.Coding:给定一个二叉树,以及一个节点list,判断list中任意两个节点之间,是不是都存在"血缘关系"(A是B的祖先/B是A的祖先)
1.实习拷打
2.拷打第一个项目:
2.1新特征如何获取?客户端埋点还是服务端计算?
2.2特征线上serving时无法获取,如何处理离在线不一致?
2.3损失函数怎么融合的?是否有梯度冲突?
2.4是否了解非手工设定权重的多loss调权方式?
2.5如何纠正样本选择偏差?
3.拷打第二个项目:
3.1序列sideinfo包含了哪些内容?
3.2Dense特征如何处理?
3.3序列长度为何定256,做过哪些长度消融?
3.4self attention复杂度是多少,如何降复杂度?4.拷打第三个项目:
4.1同构/异构FFN与QKV的划分逻辑是什么?
4.2blockcausalmask如何优化线上推理?
5.单独的八股问题:
5.1AUC外了解哪些排序指标?
5.2提升GAUC要怎么做?
5.3除BCE外还有哪些 pointwise loss?
6.Coding:给定一个二叉树,以及一个节点list,判断list中任意两个节点之间,是不是都存在"血缘关系"(A是B的祖先/B是A的祖先)
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