小米数据挖掘算法日常实习凉经

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其实所有的面试问题根本没有所谓的正确的满分标准答案面试是一个过程要知道问题的背后面试官想了解的是什么想了解的事情大致分为：1.是否能熟练上手工作（最最重要的）会问：“在某段经历中的主要负责部分”“如何得出的xxx的结果”2.对岗位的意向程度会问：“关于xxx岗位你是如何理解的”“目前所在地和最快到岗时间”3.是否了解自己（足够了解+岗位意向高=稳定性高）会问：“个人优缺点”“最有成就感的一件事”4.是否具备基本工作能力 创新思维及抗压能力会问：“在xx过程中遇到了xx问题 你会如何解决”“最近关注的热点或创意campaign”…所以再遇到那种不知道说什么的问题我们不要内耗或...

现在在深圳一家公司做adas hil测试，但是mentor说这个项目处于预研状态，也就是说没有成体系的东西去学，平台可能需要我自己来搭建(招我来是因为有过HIL经历)，公司目前也没人会HIL，所以后面可能没人指导，要靠自学。目前又收到了博世xc的offer，主要是做adas的测试数据后处理及链路回环。有没有大佬指导下该怎么选择啊

✅一面 1、数据集构成2、最长的点击文章序列长度3、为什么选用DIN模型，介绍下DIN4、DIN跟传统神经网络DNN CNN区别5、DIN是拿哪些信息训练的6、LGB只用了统计特征吗，已有embedding，为什么不用深度模型呢7、LGB输出的是什么，它的预测分数是什么8、DIN的输出和预测分数是什么9、加权融合部分怎么做的，权重怎么定，为什么DIN高10、为什么不用LGB和DIN的结果（DNN之前）做拼接再softmax，而是在外面做加权融合呢11、u2i是自己做的还是模型自动做的12、相似度矩阵具体怎么做的13、有了解过FM吗，为什么不用FM或者自适应的特征交叉之类呢14、最后拿到的结果是什么样的，和第一名的差距如何✅反问：1、广告推荐的场景--所有广告的推荐2、具体负责的工作--提升广告和用户的匹配度和匹配效率，偏向广告主侧3、实习生培养模式--课程、带做项目，短周期输出校验4、建议--学原理，深度优先📳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。