Shopee搜索算法-秋招一面

1.实习项目2.组内推荐的完整链路3.召回，有哪些路？有没有做用户分层？4.粗排：有没有做物料保量？多样性、类别不平衡怎么处理？5.精排：用了什么模型？PPNet 的域有哪些？用什么规则来分域？6.八股:MMoE / PPNet 建模方式、跷跷板现象怎么解决、哪些模型能解、为什么能解决；7.ESMM 的原理、它解决了什么问题、样本选择偏差为什么会出现；ESCM2建模方式8.DCN 以及 DCNv2 的改进点；9.DIN 有没有实际用过。10.手撕

今天是11月21日，秋招的末期了，吃完饭买了几个橘子骑着共享单车走在路上，突然手机铃声响起（秋招开始之后，手机铃声没敢关过，除非面试的时候），我心里一颤，但不知道这是诈骗电话、广告电话还是有HR来捞池子里面的鱼了。途中接过挺多广告电话的，秋招人应该都懂。电话一接，是网易HR的电话，电话那边传来一句话：“恭喜你通过所有面试”，听到这个我知道我的秋招故事要结局了，电话那边的HR在跟我介绍薪资福利待遇，我却有点小分神，思绪回到这些年奋斗的日子。高中摆烂生涯从高中开始讲吧，高一高二我属于那种很自由散漫的学生，因为高一高二不禁手机。我每天沉迷王者，晚上盖着被子在里面打王者，因为不盖被子，手机灯光会被级长...

1.实习介绍2.模型有几个专家?有看它有极化现象吗?出现极化现象怎么处理?3.粗排一般怎么做的?4.精排正样本极少的情况，应该如何训练?5.某些场景点击回收延迟不一致，动态窗口太小会漏样本，太大会慢，怎么解决?6.AUC 含义;如果 AUC 从0.7提升到0.8，能否直接说模型能力提升?7.正样本稀疏时， GAUC 会有什么问题?8.为什么推荐系统除了 AUC 还要看 GAUC ?9.手撕:LC215数组中的第k个最大元素

26Java后端 双9 非cs硕 timeline： ✅拼多多（实习转正）：12月11日 offer沟通会、9月29日 意向 ✅虾皮（池）：12月4日 HR面、11月27日 二面、11月22日 一面 ✅荣耀（ssp）：11月10日 oc、10月21日 线下二面、10月14日 测评、10月14日 一面、9月25日 笔试 ✅顺丰科技：11月12日 oc、10月22日 三面、10月17日 二面、10月13日 一面、9月28日 笔试 ✅中兴（池）：10月16日 二面、10月11日 线下一面、9月29日 笔试 ❌得物（第一次投递）：9月1日 AI面、8月31日 笔试 ❌快手：9月2日 一面挂 腾讯：9月...