2025校招｜快手搜索算法一二面

1️⃣一面
1.自我介绍
2.召回的链路是什么样的
3. mask是什么样的可以简单讲一下吗
4. CLIP的结构，CLIP的loss怎么训练的
5.指标对比baseline提升主要来自什么
6.怎么构建负样本的
7. Transformer的架构
8.了解BART吗
9.MMOE项目怎么构建的，用的什么loss
10.MMOE、PLE的区别
11.code：手写Multi-Head Attention
2️⃣二面
1.自我介绍
2.了解哪些attention机制，attention公式为什么要除以根号下dk
3. PLE之后的多任务模型了解吗
4. 什么是BERT，了解哪些BERT的改进
5.什么是BN？和LN的差异
6. query的长度不一，网络中的哪部分使得最终向量长度一致的
7.什么是target attention
8.Transformer-based的模型主要有哪些
9.介绍一下Wide&Deep和DCN这两个模型
10.code:lc300 最长递增子序列
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