26秋招字节推荐算法凉经

一面
1.实习介绍
2.简历拷打
3.双塔可以用于哪些环节?你觉得目前对双塔模型的研究还存在哪些问题?怎么优化?
4.设计一个电商的商品召粗精链路?
5.手推一下MSE的梯度回传?为啥01分类问题不能用MSE?
6.attention为什么要除以根号dk?
7.讲一下你对rankmixer的理解?
8.你在腾讯实习这个项目的收益点主要来自哪里?后续怎么继续迭代?
9.代码
1.分发糖果
2.买卖股票的最佳时机4
反问环节

二面
1.实习介绍
2.美团项目拷打
3.场景迁移学习的思路有哪些?
4.对llm4rec的后续迭代方向有什么见解?
5.讲一下最近很火的onerec?你认为onerec对你工作最大的启发是啥?
长序列建模除了sim还了解哪些?
6.如果你这个项目资源足够的话,有没有考虑过直接端到端训练?
7.代码
手撕多头注意力机制
反问
后续还有多少轮面试?
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牛友们注意了,能写进简历的 AI 项目,至少得满足这三点:第一,有明确的任务场景和输入输出第二,系统可自动运行,无需人力维护第三,解决了某个实际问题很多人做了个小 AI demo,就急着在简历上写 “主导某某 Agent 系统”,结果一面聊下来,项目既不成型、跑不通,更谈不上闭环。我招人看项目经历时就遇到过这种情况:有个同学写了 “多轮对话 Agent 系统”,但被问到 “系统在哪用?触发条件是什么?对话上下文怎么保存?Agent 之间怎么分配任务?” 时完全答不上来 —— 其实这个系统就一段 prompt,用户每次都要手动输入一串命令,根本没有完整流程,更谈不上调度。反过来,另一个看起来没那么 “技术炫酷” 的项目反而更亮眼:一个 AI 写 OKR 的小工具。针对公司每季度填 OKR 的需求,这位同学写了个不到 200 行代码的小服务,只需上传本季度的工作内容,就能自动拆分为多个目标,还能输出三种版本(自我驱动、结果导向、量化可追踪),甚至支持风格转换(偏运营、偏产品、偏技术),能跑、能用、还能灵活修改。显然后者更值得写进简历。真正有价值的 AI 项目,不在于你集成了多少模型、用了多少工具,而在于你是否跑通了完整任务流程,交付了一个能解决实际问题的系统 —— 工具可以借鉴,但核心逻辑必须是自己琢磨出来的。
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