27搜推算法暑期一面-字节tiktok

给我面没招了，发点面经攒攒人品～
（1）实习拷打
（2）多目标的推理为什么只用点赞，收藏和评论，训练却用了点赞，收藏，评论，关注等等多个目标？
（3）AUC和GAUC有什么区别？各自的使用场景是什么？
（4）广告主价值的advv计算公式是什么？如何定义转化？
（5）离线取得了效果，线上却无效，如何解释？
手撕：
（1）MHA
（2）算术平方根，保留2位小数
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03-23 19:32
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字节跳动Tiktok后端一面凉经
面试官人非常好, 我描述不清还会做总结, 问题全来自简历, 没有为难人, 全程体验很棒, 但是寄了主要都在问项目, 中间穿插了部分八股 1. 进行自我介绍(Tiktok组, 所以要求做英文的自我介绍, 但这个不是卡点) 2. 进行项目拷打 3. 讲一讲MySQL里的事务(着重讲解MVCC的底层机制) 4. 讲一讲RocketMQ是怎么保证消息不丢失的(生产者, broker, 消费者) 5. 出了个场景题, 假设Tiktok有大量评论, 需要按顺序归档, 打包成顺序消息, 但是消费端消费不来该怎么办 6. 我项目用到了向量库, 面试官问了嘴, 怎么保证数据库和向量库数据一致性, 解决脏数据问题...
我的失利项目复盘
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04-12 20:04
广西大学 算法工程师
Shopee 大模型算法开发 一面
1. 自我介绍2. 介绍你做的模型loss设计，包含基础损失与辅助损失，说明各部分作用与梯度流动逻辑模型loss采用多任务联合优化框架，主损失负责核心任务拟合，辅助损失用于约束特征对齐、分布对齐与梯度稳定。以多模态分类模型为例，主损失使用交叉熵损失，直接优化分类准确率；辅助损失包含对比损失用于拉近同类特征距离、拉远异类特征，以及KL散度损失用于对齐教师模型与学生模型的分布。训练时通过权重系数平衡各损失，保证主任务不被辅助任务淹没，同时利用梯度裁剪解决多任务梯度冲突问题。 import torch import torch.nn as nn class MultiModalLoss(nn.Mod...
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别慌！2026HR面保姆级教学
刷遍了牛客的吐槽帖，大家都在说“技术面熬了无数个夜，结果栽在了HR面，太冤了”“HR面全是坑，根本不知道该怎么回答”“都2026年AI时代了，HR面还在查户口、拷打稳定性，毫无意义”。我特别能共情这种感受，毕竟我春招面了18家，7家栽在了HR面，踩过无数坑，也总结出了一套满分应对方法。今天就把HR面的底层逻辑、必问问题满分模板、挖坑题应对技巧、避坑红线全讲透，给所有正在春招的应届生，一份最清醒、最实用的备考指南。先搞懂一个核心：HR面不是“聊天”，是“筛选”，HR的每一个问题，都有背后的考察目的，不是闲得没事查你户口。一、先搞懂：HR面到底在考察什么？很多同学觉得HR面就是随便聊聊，其实不然，...
HR面都在聊什么？
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