字节Tiktok推荐算法实习二面

有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流
1.推荐的基础链路是什么?你对哪部分了解的多?
2.如果让你在召回侧搭看板,你会怎么搭?关注哪些指标?
3.介绍下什么是冷启动?
4.用户冷启动和视频冷启动有什么区别?
5.用户冷启动常见问题和解决方法?

机器学习基础
1.什么是梯度下降?
2批量梯度下降 和 随机梯度下降的区别?
3常见损失函数?
4模型评估指标?AUC 含义?
5.数据不均衡怎么办?
6.了解大模型吗?
7.了解rankemixer吗?介绍下

代码
1.分割等和子集
2.如果允许负数,代码该如何修改
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请问一面有啥呢?
1 回复 分享
发布于 02-26 13:29 海南
面完感觉自己可以去教别人怎么做推荐了(虽然自己还没offer)
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发布于 02-26 14:58 山东
楼主这个面试不拷打简历嘛?如果推免之后gap了好久手撕代码散尽修为咋办,影响大不
点赞 回复 分享
发布于 02-25 20:33 黑龙江

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