推荐算法实习面经（美团

1. 先做个自我介绍，重点说说你的学习经历和项目经验回答要点：教育背景和专业方向研究生期间的研究方向和成果参与的核心项目和技术积累个人技术特长和兴趣方向对360和应聘岗位的理解参考回答："您好，我是XXX，XX大学计算机专业硕士应届生。本科期间主要学习计算机基础课程，研究生阶段研究方向是分布式系统和高性能计算。在研究生期间，我参与了导师的两个科研项目和一个企业合作项目。科研项目主要是分布式存储系统的优化，我负责设计了一个基于一致性哈希的数据分片算法，将数据均衡性提升了30%。企业合作项目是为某公司开发高并发Web服务，我负责核心网络模块的开发，使用epoll实现了支持万级并发的服务器...

祝大家都能拿到满意的Offer！1. 问实习项目2. 对推荐模型了解多少？介绍下deepfm3. 推荐和广告有什么区别？4. L1和L2正则化的区别？为什么L1能产生稀疏解？5.   介绍一下常用的注意力机制，什么场景适合self-attention？6. attention和全连接有什么区别？7. 介绍一下AUC的物理意义，如果在现在基础上，再增加一批全正样本，AUC值如何变化？8. 手撕代码：字符串去空格

📍面试公司：网易互娱🕐面试时间：一面50mins💻面试岗位：AI研究工程师实习❓面试问题：自我介绍；介绍项目，项目穿插问一些现在看来是他们组业务相关的内容；传统重建算法和我的方法相比的区别；做过动态场景重建，怎么处理动态模糊什么的；为什么一直要给3DGS提取mesh；3DGS有什么loss；是否了解2DGS，他和3DGS的flatten有什么区别；工作的分工，是否有过合作的经历；为什么3DGS可微，为什么传统管线OpenGL不可微；NeRF和3DGS的不同，渲染方面；3DGS的artifacts怎么处理；是否给3DGS落地部署过（面试官提到3DGS在游戏领域落地还是不够好，效率方面）；之...

如标题所示，已经有一些认识的投暑假实习上岸了，是不是越早投越好。暑假实习的面试难度会比日常高吗？向懂哥们求助一下腾讯，字节，阿里引流