26校招百度推荐算法二面

1. 第一段实习的核心任务与业务目标分别是什么?
2. 四塔多目标方案相较经典双塔在 CTR/跨类目召回上带来哪些可量化收益?
3. 离线样本构造、天级更新流程及线上特征滞后补偿机制如何设计?
4. 用户塔输入特征列表中,哪些对跨类目效果拉动最大?上线后除 AUC 还重点监控哪些业务指标?
5. 多模态向量维度规模多大?全量推涨后提升显著的根因分析结论是什么?
6. 商品塔接入多模态 encoder 后为何离线指标下滑?定位到哪个环节?
7. 第二段实习的特征清洗链路如何缩短 40%?混合负采样的 hard 比例与动态策略、loss、激活函数分别如何选型并对比?
8. 是否尝试过 MMoE 等专家网络?专家数量与推理延迟增量各是多少?
9. 推荐场景下除 dropout 外的两种过拟合抑制手段
10.Transformer 各子层功能及去掉 FFN 的影响
11. 编码:在已排序数组中用 O(log n) 实现目标值的左右边界查找
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佬几段实习
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发布于 昨天 18:00 江苏

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总时长140min实习+项目拷打+场景拷打实习拷打项目拷打场景:1.用户订单表索引设计,从插入,业务价值,查询多方面解释索引设计原理2.给出每行数据大小,计算单表建议数据量,分库分表相关内容3.Redis缓存场景,目前命中率90%,进一步提升?(过期时间,淘汰策略,数据结构优化)4.还有一部分不记得了到此基本1hour八股:1.Mysql索引类型,主键索引和聚簇索引的关系(我寻思叶子节点和其他索引的区别呢,结果说是一种实现,确实没想到)2.B+树 vs B树 vs B*树3.Java 集合类,List,Map不同实现类以及选型,红黑树和平衡二叉树选型4.ConcurrentHashMap 线程安全实现,为什么要用synchronized等等5.线程池核心参数,任务提交 > 消费速度时的行为,以及给出多个场景要求给出设置(答得稀烂)6.为何选 Kafka 而非 RabbitMQ,架构上等多方面区别7.Kafka 高吞吐原理(二进制协议,零拷贝等等),拉模式 vs 推模式适用场景8.MQ如何避免任务重复执行9. Spring Boot解决的核心问题,Springboot启动细节(这个完全不会,说不是自动配置以及服务器相关的,说可以往除了spring外的web框架想想,也是想不到)算法&手撕:1.三数之和2.线程池相关3.给出需求,要求接口以及实现按照设计模式范式编写真的好长啊,答的最烂的一次,面到最后快晕过去了(面试官也是昏昏欲睡)。最主要面试官技术很牛,每个八股,场景,项目问题都会追问到底层,业务价值等等层面。攒人品
投递淘天集团等公司6个岗位
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