全村唯一的指望了，怎么就偏偏是你。

offer1：字节-ads infra（上海）offer2：阿里智能信息-大模型（广州）都是基础架构犹豫点：本人广东人，还是挺想留广州的（秋招还能回来吗？阿里智能信息有的说边缘有的说还行阿里转正率高，字节要靠卷不是很了解大模型的行情各位大佬给我分析分析😣

书接上回，pdd最终确定是用户增长业务线下的算法团队，做的是算法部署（有Java微服务的，也有c++推理优化），这算是ai infra？各位佬有了解的吗？做算法部署的前景如何？跳槽就业面广吗？      

目前中了三篇一座的CCF-A会，分别是mm,AAAI,ICML。本科学校不好，年级偏大，是个转行的，但不是4+4，哈哈。目前投了一些公司，虽然有面试，但是没有录取我。只有阿里和字节录取我实习了。其他公司都挂了（投了10几家）。我在未来，7月的秋招，想考虑大厂开发的岗位了。或者是业务算法（所谓的python+场景），不是研究型的算法。seed那边三篇a+本硕博985，还不够门槛。希望自己可以不忘初心，但是很难，年龄和学校是我的劣势，但我会坚持到底。

面的是字节的国际电商部门感觉是卷中卷了被狠狠拷打了😭面试问题：- 解释一下ROC曲线与PR曲线的关系、ROC曲线与PR曲线的适用场景- 介绍一下贝叶斯定理（贝叶斯公式和全概率公式）- 考了一个概率题：已知一个随机发生器，生成 0 的概率为  p ，生成 1 的概率为  1 - p 。请构造一个新的随机发生器，使其生成 0 和 1 的概率均为 1/2。- （针对简历提问）了解矩阵分解吗 MF、LFM吗- 训练模型的时候，怎么才能知道模型是不是过拟合了？除了看训练集和测试集的准确率，还有哪些方法可以防止过拟合？比如正则化、交叉验证这些，能不能展开讲讲怎么用？- 推荐系统里老听到CTR预估和序列推荐模型，讲讲这些模型是干啥的？比如DIN、DIEN这些CTR模型是怎么捕捉用户兴趣的？还有GRU4Rec、Caser这些序列模型是怎么处理用户行为序列的？它们各自解决了什么问题？代码题：- 给定整数数组 nums，求最大和的连续子数组，并返回该最大和。（最大子数组和LeetCode53）- 手写一个二分类交叉熵bce，使用np（只把bce的公式写出来了，然后拷打怎么计算梯度，最好熟悉一下二分类梯度怎么回传的，被拷打到了这里）一面一般是组内员工，平时比较忙，这场面试约在的中午11点，所以如果能够把你的项目介绍得详细一点，就容易不让面试官问太多问题，一般我大概是2-3min自我介绍，然后再10min介绍一个项目（2-3个项目说完差不多就去一大半面试时间了），然后最后面试官不是主动型+忙着去吃饭，就会问些常见的面经，然后碰巧见过的爆率很高，然后直接吟唱。这里拷打了概率类型的问题，印象里至少有4/32次面试提到了类似的概率场景题目，建议也是稍微复习一下，至少看看基础的内容。国际电商（tiktok）据说晋升不错（同时也卷），毕竟是出海业务，但是是真的难进（听说很多清北大佬都挂了），不太懂想要招什么人（岗位名额实在太少）