高能量人群

1．自我介绍2．项目深挖3.推荐业务目前的优化目标是什么？4.多场景建模具体指什么？不同场景下用户行为有什么差异？5.这些场景是分开建模还是统一建模？特征或网络层面有没有做场景区分？6.如果特征落盘时刻上下文发生变化7.介绍一下 RankMixer 的结构原理。它与 MLP 、 Transformer 或 DIN 相比，核心区别和优势是什么？8.如果拓展 token 数量，具体如何实现？9.所有场景样本是一起训练还是分开训练？指标是看全局还是分场景？10.超长序列建模的长度是多少？具体实现方案是什么？11.多尺度注意力指的是什么？与全序列原生 attention 相比有何区别？12.不同时间段的序列输出如何融合？如何平衡每个时期兴趣的权重？有没有自适应机制？13.手撕代码： Request 维度的 GAUC 计算📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

之前一次面试中，面试官直接说："现在AI能写代码了，我们面试更看重算法思维。"然后给我出了道hard题，要求20分钟手撕。我当场懵了，因为我觉得有AI就不用刷题了，结果完全答不上来。现在的情况是：AI确实能写业务代码，但正因为这样，公司反而更看重你AI写不出来的能力——算法、系统设计、问题抽象。leetcode刷的就是这个。而且我发现一个残酷真相：会用AI的人太多了，大家业务代码水平都差不多，那面试官怎么筛人？还是得靠算法题。你不刷，别人刷，你就是那个被筛掉的。我前室友天天用claude写代码，但leetcode每天至少一道，他说："AI是工具，算法是内功。工具谁...

前端实习

1. 请做一个简短的自我介绍2. 在你的项目里，挑一个技术难度大点介绍一下3. 你平时工作中用过哪些 AI 编程工具4. 对 Python 掌握如何？在你的实际使用里主要承担什么角色5. 对协程了解吗如果面试官保留“协程”这个点，其实完全可以只从 Python 角度展开。你可以说协程适合 I/O 密集场景，比如异步调用多个外部工具、并发请求检索服务、批量处理模型请求、流式返回等。协程不是让 CPU 计算变快，而是提高等待 I/O 时的资源利用率。在 Agent 场景里，协程比较适合做并发检索、多工具并发探测、异步日志上报、流式 token 处理这些事情。如果继续深入，可以提一下 asyncio...