腾讯 -暑期实习-PCG技术线-推荐算法

字节是做召回侧的优化，对面试官（未来同事与mentor）印象比较好，但是日常实习，目前没有hc。腾讯那边是pcg技术中台的暑期实习，具体干什么面试官没有给出明确答复，据hr说今年转正率大概率较高。 #不给转正的实习，你还去吗#

1.问项目2.如果用大模型，怎么来解决项目的问题介绍一下大模型大模型的幻觉怎么解决推荐系统 推荐系统中的多任务框架了解吗有没有用过基础的机器学习模型/深度学习模型来解决实际问题

bg：985本+英硕，两段推荐系统毕业设计，一段校企合作实训（不然实在没得写了）timeline：3.17 投递3.26 约一面3.28 一面，当晚显示通过3.29 约二面4.1 二面，面完显示通过（清明假期，中间间隔稍长）4.7 约HR面4.9 HR面4.12 接到HR电话，oc+云证，当晚转录用评估面经：技术面主要还是挖简历，问为什么选择这个模型，与其他模型的优势，重新回顾有哪里可以优化等等，所以一定要回顾做过的东西。然后顺着问八股，再就是代码了，我两面全是mid难度，一面是路经总和III，二面是车队。碎碎念：秋招和毕设撞满怀，自己想把毕设做好（毕竟没有实习，能多聊的就是毕设），做完毕设直接开浪结果浪过秋招。秋招也投了几家但我当时人还在英国，笔面试时间对于英国过于阴间，再加上自己准备不充分，最终惨淡收场，于是回国后就直接准备春招了。鹅推进流程还是比较快了，面试体验也不错，还是很开心我能把整个流程走下来的，也确实是我手中目前最好的选择了（没办法，菜啊），就浅当一会鹅孝子吧。

都是nlp算法岗： 1. 阿里高德: 高德打车部门，做风控方向，会用到nlp和多模态；base北京，据说阿里转正率高； 2. 腾讯TEG: ai平台部，做游戏ai，rag方向；base深圳，听说腾讯转正率偏低，但是hr说转正hc 很多，不知道是不是真的。