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印象最深的一次，是一次线上面试。面试官问我：“你能简单介绍一下自己做过的项目吗？”我说了没两句，突然网络卡住，对方的画面定格在一个点头的动作上。我以为他还在听，就讲了足足三分钟，结果最后发现——我从头到尾都在自言自语。

1. 先给工作定个 “通俗人设”：不是 “写代码的”，是软件开发工程师（提高一个逼格档次）别一上来就说 “我写代码”，家人可能会联想到 “修电脑的” 或者 “打游戏的”。可以直接用他们懂的职业类比，一句话拉近距离，感觉你工作有点low。对爸妈说：“我就像家里装修时的木工 + 电工，不过我装的不是房子，是手机里的 APP、你用的购物软件。软件里点一下就能付款、刷视频不卡，背后都是我和同事们‘搭框架、接线路’弄好的。”对爷爷奶奶说：“您平时用微信发语音、看天气预报，这些功能能正常用，就像家里的电视能正常看节目一样。我就是负责‘保养’这些功能的人，要是哪里点不开、用着卡，我就去‘修’好它。”2. 把...

推荐系统里粗排和精排打分一致率越高越好吗结论：粗排和精排打分一致率并非越高越好，需要综合多方面因素权衡。以下是具体分析：1. 一致性高的优势▶️提升链路效率：粗排与精排目标一致时，能更精准地筛选出精排认可的优质候选，减少精排计算压力，提高推荐链路的整体效率。▶️减少信息损耗：高一致率意味着粗排能更好地传递用户偏好信息，使精排在有限候选中更准确地排序，降低因粗排筛选导致的优质候选丢失风险。2. 一致性过高的潜在问题⭕长尾商品覆盖不足：精排可能过度依赖头部热门商品，而粗排若完全对齐精排，会忽略长尾商品的潜在价值。例如，某些小众但符合用户兴趣的商品可能因精排未充分关注而在粗排阶段被排除。⭕样本选择偏差（SSB）风险：若仅追求一致性，可能加剧样本选择偏差。粗排训练样本若仅基于精排曝光空间，会忽略未曝光但可能有价值的商品，导致模型对长尾或新商品的泛化能力下降。⭕模型灵活性受限：粗排需兼顾召回结果的多样性和精排的精准性。若过度追求一致性，粗排可能失去对召回结果的独立筛选能力，无法有效平衡不同召回路的差异。3. 合理的一致性策略✔️适度对齐目标：粗排应学习精排的排序逻辑，但需保留一定独立性。例如，通过知识蒸馏、样本扩充等技术，让粗排在精排基础上优化长尾商品排序。✔️多目标优化：引入多目标建模，如同时考虑点击率（CTR）、转化率（CVR）等指标，避免单一追求与精排的一致性。👑动态评估与调整：通过离线评估指标（如全域HitRate、NDCG等）和在线AB测试，实时监测粗排与精排的协同效果，动态调整一致性目标。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

判断offer值不值得接，我觉得不用搞复杂理论，乱七八糟的，就从“钱够不够花”“活有没有价值”“未来有奔头没”“生活能不能兼顾”这几个实在方向研究一下，把这些点捋清楚，看你最看重哪个就把哪个放在前面，优先级高一些，基本就不会选错。1.看薪资：不只看月薪，得算“实际能落袋多少”实际到手多少钱薪资肯定要往高了争取，但别被表面数字忽悠，得把“明的暗的”都算明白。算“全年总收入”：除了基本工资，一定要问清年终奖（是“保底1个月”还是“正常能拿3-4个月”）、有没有绩效奖、签字费（入职给一笔钱，但可能要求干满1-2年）、可能有股票（大厂常用，得问清楚几年兑现完）。比如A厂月薪22k，年终奖1个月；B厂月...