快手OC

今天老师为大家整理了部分推荐算法面试经验。供各位同学参考。✅一面1️⃣首先是做自我介绍，这个可以提前准备一下介绍简历中写的论文2️⃣问做的东西在工业界有没有一些应用场景，可以发散的聊一聊问了下之前实习主要是做些什么，有什么收获或者感想召回常用的一些方法3️⃣FM，DCN等推荐相关的知识写代码，一道工程模拟题，实现一个类和三个函数，分析时间空间复杂度，然后优化提问环节✅二面1️⃣自我介绍完做了二十分钟的产品调研2️⃣聊一聊推荐系统知识，对推荐系统的掌握程度。如实说了，在学校没有做过推荐相关的项目3️⃣让我介绍了下常见的算法模型，协同过滤、矩阵分解，FM，DCN的原理以及优缺点4️⃣问了一下Wide&Deep模型的原理5️⃣推荐系统怎么做新用户冷启动推荐系统中的一些带bias的场景6️⃣怎么debias写一道代码题，三角形中最小路径之和提问环节✅三面1️⃣自我介绍以及介绍论文推荐系统中debias的方法，比较开放性的讨论2️⃣多任务学习中推荐系统中的应用给了一个场景，让设计一个推荐系统架构，然后分析存在哪些问题。3️⃣多任务学习的参数共享及不共享参数各自的优缺点，然后从这两个角度分别去设计模型，包含特征交叉，embedding之类的。4️⃣一道代码题，只写出了最简单版本，分析时空复杂度，然后有优化的思路，代码没写出来，结束了看了下是leetcode hard题。5️⃣提问环节HRBP面问了对推荐这个岗位的了解，以及为什么选择推荐📳对于想求职算法岗的同学，***************************

春招第一批笔试，半个小时全a（做过的都知道有多简单），盼星星盼月亮的等待约面，今天一看笔试未通过，没有hc可以不捞，这不纯浪费时间😅😅

如果被泡池子了 什么情况下会出来

米哈游内推-米哈游内推码米哈游前端二面面经楼主秋招已经结束了，之前泡池子期间不敢发出来，所以打算等秋招结束后发出来，能在未来给大家参考。因为时间有些久远，楼主只能将当时的一些记录发出来，有些细节的地方可能不清楚，仅供大家参考。时间：2024-07-29持续时间：1h流程面试官说明今天面试问的三个环节： 自我介绍 + 针对项目问一些知识写一道题反问自我介绍上一段实习在联想主要做的是什么产品，采用了什么技术架构。介绍下你在联想期间使用的微前端技术。iFrame之间如何通信。介绍下你说的postMessage方法怎么做通信。假如我有一个场景，postMessage发送一个长消息时中断了，即传输中断了...