快手增长算法一面

约48分钟
1.自我介绍
2.项目深挖
主要挖了两个项目，一个是在学校做的深度强化学习项目，另一个是在滴滴实习时做的项目，偏因果推断。主要的问题也是围绕这两项技术展开，如马尔科夫决策过程的建模，dqn的模型结构，如何处理dqn训练不稳定的情况？reward是什么，如何加权？如果是连续的动作空间，应该如何建模，可以采用哪些模型？
如何进行特征工程（分别针对连续、离散特征），loss如何计算？如何处理GMV原值回归预测任务中训练收敛不稳定的情况？因子分解机在模型中怎么起作用？
3.手撕
字符串的排列
4.反问
问了业务特点和主要的技术方向

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04-20 22:23

广西大学算法工程师

完美世界 AI Agent开发一面

1. 自我介绍2. 介绍一下你的项目3. Coze 新旧两种编排方式的差异是什么，你在设计节点时怎么取舍拖拽式编排适合流程稳定、路径清晰、节点边界明确的场景，比如固定审批、FAQ 问答、标准化信息抽取。Agent 化编排更适合目标不稳定、路径动态变化、需要中间决策的场景，比如多轮任务执行、复杂信息搜集、跨工具协作。节点设计时不能按功能菜单式地乱拆，而要按状态边界和失败恢复边界去拆。一个节点如果既负责理解问题、又负责查知识、又负责生成结果，那一旦出错很难定位，也很难重试。真正稳的节点应该输入清晰、输出结构化、失败可恢复。4. 你写过哪些 MCP 工具，设计一个 MCP 工具协议时最关键的是什么M...

AI-Agent面试实战...

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04-22 15:39

浙江大学算法工程师

滴滴二面 C++ 复盘

今天整理了一下滴滴二面的整体流程和高频考察点，明显能感觉到二面和一面的区别还是很大的。一面更偏基础和项目经历的初步了解，二面则会继续深挖项目细节、工程思维、技术选型、问题定位能力，以及 C++ 核心知识和手撕代码能力。很多题目表面上不难，但如果项目细节不熟、底层原理说不清、回答不够结构化，就很容易卡住。这篇复盘主要把这次面试中出现的题目整理出来，方便后面继续针对性准备。题目介绍一下你参加过的竞赛，遇到的最大挑战是什么？竞赛项目中你是如何做技术选型的？为什么选这个方案而不是其他方案？你的项目中是如何保证代码质量和可维护性的？项目中遇到过内存泄漏或崩溃问题吗？你是怎么定位和解决的？C++ 虚函数的...

查看14道真题和解析

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03-03 23:12

已编辑

北京邮电大学 Java

27届找暑期，简历求拷打

书海为家：我来给一点点小建议，因为毕竟还在学校不像工作几年的老鸟有丰富的项目经验，面试官在面试在校生的时候更关注咱们同学的做事逻辑和思路，所以最好在简历中描述下自己做过项目的完整过程，比如需求怎么来的，你对需求的解读，你想到的解决办法，遇到困难如何找人求助，最终项目做成了什么程度，你从中收获了哪些技能，你有什么感悟。

你的简历改到第几版了

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