02-11 19:25 门头沟学院机器学习

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虾皮推荐算法一面-日常实习

有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流
1）实习介绍
2)项目拷打
3)在做大模型训练时，一般用全参数微调还是lora微调?简单描述下lora的原理。
4)训练的优化器一般用什么?Adam跟SGD的显存相比哪个占比更高?
5)对搜推有了解吗，比如精排、召回的模型?除了FM和DeepFM这种做特征交叉的结构，还有哪些其他的做特征交叉的结构吗?DCN了解吗?
6)精排和召回的区别在哪，或者说为什么一般先做召回再去做精排?
7)代码题:leetcode hot100的题

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勇敢的变色龙求offer

重庆机电职业技术大学无线通信工程师

就差问FFM和xDeepFM了

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发布于 02-12 16:07 重庆

我要发疯啊啊啊

安徽大学安卓

楼主好人，面经已收，祝二面顺利🙏

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发布于 02-12 16:06 安徽

02-08 04:25

山东大学算法工程师

Shopee推荐算法实习二面 55min

code: 数组中的第K个最大元素，要求O(n)时间，O(1)空间1.介绍实习的工作经历2.我看你做了很多工作，有没有做过消融，各自的指标提升有多大？3.在线推理的打标和时延分别是多少？4.你的GAUC是如何计算的 ？手撕一下，我给你输入输出5.知不知道前几级的召回和粗排怎么做的？讲一下细节6.会处理大数据吧，给你两张表，写一个Spark sql我要关联这两个序列特征，code一下伪代码7.讲一下你对于spark的RDD的理解8.讲一下快手的generator-evaluator框架。解码方式？似然序列的损失函数？9.最后code

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02-09 16:18

浙江大学算法工程师

Shopee推荐算法日常实习一面

1.esmm使用场景?存在什么样本选择偏差?2.手写esmm损失函数3.推荐系统评价指标?auc，gauc详细讲讲deepfm，dcn是如何做特征交叉的?为什么不能直接用dense做特征交叉，需要这一些显式交叉?如何理解特征交叉?4.具体讲讲m3oe模型是什么样的?5.m3oe为什么需要对每个场景和任务建模，直接换成全部对任务建模可不可以?6.拷打论文7.手撕152.乘积最大子数组

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02-11 10:25

山东大学算法工程师

快手推荐算法实习二面

1、你项目中transformer的loss是什么?2、方案二项目中transformer实现召回的原理是什么?输入输出loss都是什么?3、UCF、ICF的原理是什么讲一下4、ICF有什么缺点?实际使用的时候有什么不足5、如果有一个非常喜欢点击的用户，另一个是非常不喜欢点击的用户，哪个用户根据icf的推荐是更准确的?6、transformer的attention 公式7、多分类交叉熵和二分类交叉熵公式8、线性回归的损失函数无手撕

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02-09 10:10

北京大学算法工程师

Shopee推荐算法一面-日常实习

1.code:平台写伪代码，无重复最长子序列2.介绍三篇论文，介绍专利，深挖3.还聊不了解其他的用户序列建模的模型？4.SIM的做法知不知道？5.如果我要对一个超长序列找出我需要的50个序列，你会怎么做？（类似RQ-VAE的做法）6.多目标建模的不确定性损失介绍一下，还聊不了解其他的多目标融合的方法？7.如果多目标建模的过程中，有一个目标的权重太大，占了主要的梯度，你会怎么做来平衡？需要往球面建模的方向回答

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02-11 00:25

山东大学算法工程师

京东26校招推荐算法一面有惊无险

面试了一个半小时，拷打的很细，还问了一堆八股，汗流浃背1.简历拷打2.介绍一下xgboost和lgb的区别？并行化的差异？lgb的有点在哪里？3.你还了解那些bagging算法？和boosting stacking有啥区别？4.ppo公式写一下5.transformer中的decoder介绍一下，作用是啥。6.代码手撕一个两层的神经网络，要求自己求梯度反问

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