岗位名称：推荐算法面试时长：1h+自评分：7/10是否下一轮：待通知一、检索与排序在项目中使用的 BM25 原理是什么？相比 TF-IDF 改进在哪里？公式中每一项的含义是什么？（追问）k1 和 b 参数分别控制什么？如果 b=0 会发生什么？为什么在实际系统中要做混合检索？Sparse 检索和 Dense 检索的基本原理分别是什么？（追问）两种方式在长尾 Query 上的表现差异如何？Dense 检索中常见的相似度度量方式有哪些？为什么很多系统选择 Cosine 或 Inner Product？（追问）如果向量没有归一化，Inner Product 和 Cosine 的结果会有什么差异？在你...

现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。

最近也面了好几家公司字节-抖音研发：一面挂，脏面评了B站-直播测试：面试官觉得我服务端测试经验不足，半小时结束，手撕都没出百度acg质量部：面试官不开摄像头，一直盯着我那没意义的项目的一个点狠狠攻击，半小时结束，无手撕，应该是 kpi 面了快手-商业化：一面 50 分钟大部分在问实习，因为上一段实习和这个面试的很垂直，又问了一些数据库和 redis，消息队列的八股手撕：力扣 80 删除有序数组中的重复项当天晚上约二面隔一天二面：25 分钟问了实习，一道三数之和，反问后结束，面试官说会稍微看重一点代码能力半小时后 hr联系口头 offer，当天下午发 offer快手效率这一块因为快手这个业务组和我上一段实习，非常垂直，面试起来也比较得心应手吧，进度推的也很快最近期末周，又要复习，又要面试，回学校前，还在上班，这三个叠一起，真的感觉忙不过来了，再加上一开始的字节和 B 站秒挂，很大程度上给我了一些打击，不过好在挺了过来继续加油吧附：之前一直投快手，简历挂了两页

1. 自我介绍，说说你为什么想加入小红书回答框架：教育背景和技术能力项目经验和技术亮点对小红书的了解和兴趣为什么选择这个岗位2. 手撕算法：合并两个有序链表（保留原题）题目：将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。答案： struct ListNode { int val; ListNode* next; ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {} }; ListNode* mergeTwoLists(ListNode* l1, ListNode* l2) { ListNode dummy(0); ListNode* tail = &dum...