入职快手算法岗已经一年多了，最近很多学弟学妹私信问我怎么准备快手算法岗位的面试。今天我做了一个总结，希望能够给大家一些启发和信心，算法岗位真的没有那么难！ 面试流程 快手技术岗位的面试流程主要包括：笔试、2-3轮的技术面试、以及最后的HR面试。如果你发现自己面试次数更多，不要惊慌，恭喜你！你有很大的概率拿到special offer！ 面试内容 算法岗位的面试内容主要包括代码和算法基础知识两大部分。按照下面的方式准备，offer拿来！ 简历 模板简约，照片正式。大概样式可以参考《超级简历》这个网站（非广告） 重点：简历中的所有内容自己一定要搞清楚 代码 首先给大家推荐一些良心资料：《剑指offer》 、《左程云（左神）的算法课》、LC网站 刷题顺序： 可以先看左神的算法课对算法题有大概的认知 在LC网站上按照类别刷题（链表、二叉树、递归等），每个类别集中刷10道左右 刷两遍剑指offer 刷LC热题100 最后冲刺阶段在牛客网上找面经，刷大厂的题库刷题不能停～刷到400题左右，应该就能通过绝大多数大厂的面试了。 算法基础知识 手头书：《统计学习方法》、《机器学习》（西瓜书）、《百面机器学习》 绝对高频面试题： LR和SVM相关的问题，比如为什么LR要用Sigmoid函数，细节都需要理解，经常会被问到 LSTM，内部结构以及各个门的作用，怎么缓解梯度消失。相关的包括RNN、GRU的结构 各种 Normalize 的作用（BN、LN、IN、GN）、差异点、参数量等 怎么缓解过拟合、各种正则项的理解；L1和L2的区别等 Adam优化器的介绍，优化器的发展历程、特点等 transformer 结构相关的知识 激活函数的特性 loss函数相关的问题。知道哪些损失函数，说出softmax的形式、为什么要用log、证明某个函数是凸的等 Dropout是怎么实现的、训练和测试的区别 Word2Vec相关问题（分层softmax、负采样等） 随机森林、GBDT等相关问题 ROC曲线和AUC 写在最后 保持好的心态，坚持到最后就是胜利。当你不知道干啥的时候，就去刷题吧！ 面试题一定要记录下来，及时总结和反思 多看牛客网面经，对自己的知识面查漏补缺 多投简历，在时间、精力允许的情况下尽量早投递，早投递机会更多 多找公司靠谱的人沟通、了解部门HC情况 最后，欢迎大家投递我手，如果有对快手（尤其是推荐算法岗位）感兴趣的同学，欢迎评论区留言。也欢迎使用我的内推码进行投递，全程帮你保驾护航！神秘代码：AWyswqlIw