字节实习 推荐算法 一面 55min
继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论,信息共享
1. 项目拷打
2. 实习拷打
3. 问了多任务模型,mmoe,ple都分别介绍下,各自做了哪些优化,有什么作用
4. 广告系统和推荐系统的异同点
5. 投放链路:召回粗排精排重排流程以及常见算法
6. 分类和回归任务的关系,可否相互转化?
7. DIN模型介绍下
8. 常见的损失函数有哪些
9. 简单问了auc的计算和理解
10. 手撕代码:给n对括号,输出所有排
1. 项目拷打
2. 实习拷打
3. 问了多任务模型,mmoe,ple都分别介绍下,各自做了哪些优化,有什么作用
4. 广告系统和推荐系统的异同点
5. 投放链路:召回粗排精排重排流程以及常见算法
6. 分类和回归任务的关系,可否相互转化?
7. DIN模型介绍下
8. 常见的损失函数有哪些
9. 简单问了auc的计算和理解
10. 手撕代码:给n对括号,输出所有排
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iiooz:别想太多了,面试官如果看不上,就不会约面了,腾讯很少所谓的kpi,有面就说明能力肯定不错,只是每个面试官筛选方式不同,二面甚至只跟你聊生活的都有,鹅还是很开放的在筛选人这一块 点赞 评论 收藏
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如何让HR爱上我:项目都是编的,屏幕共享跟恐怖故事似的
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