字节广告算法秋招一面面经

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1. 项目拷打2. 为什么选择推荐算法而不是搜索或广告算法？3. 如果你的推荐结果用户点击率很低，你会怎么分析？4. 你理解的推荐算法工程师，在美团主要承担哪些工作？5. 如果让你优化外卖商家的推荐排序，你会考虑哪些因素？6. 你认为协同过滤和深度学习模型在推荐中各有什么优势？

现在的 Agent 面试，已经过了“比谁会写 Prompt”的阶段了。说实话，现在的实习生如果只会调个 LangChain、写两段 System Message，在我这儿大概率是过不了初筛的。我想换个视角，带大家看看面试官在听你回答那些“高频题”时，脑子里到底在过滤什么。1. 关于架构：别光背那个“四元组”大家现在都能背出 Agent 的四大要素：规划、记忆、工具使用、执行。但我面试时更想听的是：你为什么不用传统的 Workflow（工作流）？很多同学的项目，明明用一个简单的 IF-ELSE 逻辑就能跑通，非要套个大模型的“自主规划”。在我看来，这不叫专业，这叫“为了用 AI 而用 AI”。我...

听起来和大家的观点不同，算法面试要容易很多。算法的更新迭代非常快，大家都在同一起跑线。最多面到2年前的内容。 科班出身的研究生， 认真花上半年，足够从小白到面试高手了。开发则不一样，知识点非常多，对项目能力要求比较高。需要1年的时间才能真正入门，想要通过大厂面试，则可能更久。算法真正的难度在：对学历、论文和实习的强要求。随着现在越来越卷，算法的门槛跟开发也越来越近了。

而是你能不能给老板提供稀缺性的独特价值有的时候 哼哧哼哧的玩命干活没有用