美团推荐算法实习一面 攒人品版

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论,信息共享
1.实习项目拷问半小时
2.推荐项目拷问十分钟:做的是什么,数据包含什么,什么是AutoInt
3.八股:AUC物理含义和定义
4.手撕:开根号
回答得还行,手撕也秒了,但是可能不太匹配
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pdd实习春招有兴趣不,可以主页投递心仪的岗位
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发布于 今天 14:05 上海

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给我面没招了....攒人品中1.如果线上只有弱标签甚至没有人工标注,Reranker 如何进行微调或持续优化?2.Reranker 和 Cross-Encoder / Bi-Encoder 的关系是什么?各自的取舍点在哪里?3.为什么要做 Query 改写?它在召回和排序阶段分别能带来什么收益?4.常见的 Query 改写方式有哪些?规则、模型、生成式方法各自优缺点?5.在你的项目中,Query 改写的核心做法是什么?6.有没有读过或参考过 Query 改写 / Query Expansion 相关论文?印象最深的是哪一篇?7.GRPO 损失函数是什么?公式中每一部分分别起什么作用?8.GRPO 相比传统 RL 或 SFT 的优势在哪里?为什么要这样设计?9.在大模型训练过程中,Transformer 通常会更新哪些参数?哪些可能被冻结?10.从工程角度看,你是如何优化大模型训练和推理效率的?11.项目中使用的 Embedding 模型结构是什么?是 Encoder 还是双塔?12.输出向量的维度是多少?维度大小如何影响检索效果和性能?13.Embedding 向量在实际使用中是如何做归一化、存储和索引的?14.手撕算法:合并两个数组并去重,如何保证时间复杂度?15.手撕算法:求前 K 个最小值,使用最小堆实现。16.手撕算法:子集型回溯问题。如果输入列表中可能包含重复元素,如何避免重复解?
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给我面没招了,感觉自己好菜、面试很难,还是要多多练习1.为什么在 RAG 流程中引入父子索引(Parent-Document Retrieval)?2.为什么引入 BM25?向量检索和 BM25 的融合比例是怎样的?3.检索融合的具体流程是什么?召回后有没有做 Rerank?4.Rerank 后返回几个块(Chunk)?有没有针对这个返回数量做过验证?5.Rerank 后的 TopK 截断是怎么做的?为什么是这个值?有没有其他截断方案?6.讲一下上下文工程(Context Engineering),Agent 的记忆(Memory)是怎么做的?7.请详细讲解分布式令牌桶限流的实现。8.漏桶算法(Leaky Bucket)的原理讲一下。9。滑动窗口算法限流讲一下。如果用代码实现,滑动窗口的结构体会包含哪些字段?10.滑动窗口和令牌桶相比有什么缺点?11.在 Redis 中,你会用什么数据结构来实现滑动窗口限流?12.LRU 缓存的实现原理讲一下。13.布隆过滤器(Bloom Filter)的底层原理和适用场景讲一下。14.MySQL 索引会在哪些情况下失效?15.在使用 LIKE 进行模糊查询时,索引什么情况下会失效?16.MySQL 的事务隔离级别有哪些?如何保证一致性?17.详细说说 MVCC 的实现,ReadView 的生成时机是怎样的?18.在不同的隔离级别下,一个事务分别会创造几个 ReadView?19.MySQL 都有哪些锁?它们的作用分别是什么?20.为什么选择 Python 和 Go 作为技术栈?在处理并发时有什么区别?21.手撕代码:实现反转链表
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