小米推荐算法一面
8.23号做的笔试 9.2打电话约面,9月5号下午一面
平台:飞书
问答:
1.自我介绍
2.推荐项目拷打
项目的轻量级体现在哪?
双塔模型使用了哪些队列特征?
做了多路召回吗?还知道哪些召回方式?协同过滤召回的优缺点是什么
批内负采样是怎么做的?工作过程是怎么实现的?
3.其他项目拷打
yolov5的正负样本采样如何实现的?推理阶段均值和方差是如何确定的?
4.主要研究方向是什么?
5.我看你用了一个xgboost模型,是树模型吗?
6.对多目标推荐系统有了解吗?单目标和多目标的区别在哪里?多场景下部分场景数据量少该如何解决?(感觉我说的不对)
7.特征处理是怎么做的?如何输入到模型?Embedding层需要训练吗?线上该如何使用?
8.梯度消失梯度爆炸现象出现的原因?该如何解决(脑子抽了回答成如何解决过拟合问题了)
9.Adam优化器和SGD优化器相比的优势在哪里?
手撕:ACM模式
Leetcode LCR82 组合总和II 与hot100里面那个不一样,但主要都考察回溯
反问:
1.面试表现如何?有无改进建议
2.主要业务是做哪些
面试官很随和,压力不是很大,主要是我自己有点紧张了
还得练
#我的秋招日记##小米##发面经攒人品#
平台:飞书
问答:
1.自我介绍
2.推荐项目拷打
项目的轻量级体现在哪?
双塔模型使用了哪些队列特征?
做了多路召回吗?还知道哪些召回方式?协同过滤召回的优缺点是什么
批内负采样是怎么做的?工作过程是怎么实现的?
3.其他项目拷打
yolov5的正负样本采样如何实现的?推理阶段均值和方差是如何确定的?
4.主要研究方向是什么?
5.我看你用了一个xgboost模型,是树模型吗?
6.对多目标推荐系统有了解吗?单目标和多目标的区别在哪里?多场景下部分场景数据量少该如何解决?(感觉我说的不对)
7.特征处理是怎么做的?如何输入到模型?Embedding层需要训练吗?线上该如何使用?
8.梯度消失梯度爆炸现象出现的原因?该如何解决(脑子抽了回答成如何解决过拟合问题了)
9.Adam优化器和SGD优化器相比的优势在哪里?
手撕:ACM模式
Leetcode LCR82 组合总和II 与hot100里面那个不一样,但主要都考察回溯
反问:
1.面试表现如何?有无改进建议
2.主要业务是做哪些
面试官很随和,压力不是很大,主要是我自己有点紧张了
还得练
全部评论
面试官说我答得挺好的,刚刚一看好像给我挂了
base南京,机会多多
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查看4道真题和解析 点赞 评论 收藏
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03-25 17:41
长春电子科技学院 前端工程师
smile丶snow:1.简历尽量一页,比如教育经历那里,全日制,计算机学院这些可以去掉没啥用好浪费空间。
熟悉三件套就没必要写了吧。js基本上是这样写
* JavaScript核心:深入理解 JS 运行机制(事件循环 Event Loop、微任务/宏任务),熟练掌握 Promise/Async 异步编程 模型。
熟悉可以改成熟练掌握。组件库写一个ant感觉就行,多写了浪费空间。
旅游项目是不是jonas的natours啊,我之前简历也有这个。我之前是这样写的
全栈思维: 熟悉 Node.js/Express 后端架构,掌握 MongoDB 数据库设计与聚合查询
工程化我觉得还是少些吧,不写就问的少,如果你真的了解的话可以写。
1.实习的话推荐大厂官网和aoob上面投,我自己有写一个校招网站的小网站可以直达~github主页上面有,顺便求个关注(
2.大三下一般课程比较少了吧,如果学校比较严的话可以多沉淀一会,如果不太严可以请dai课然后去实习,尽量找个近一些的就行。暑期实习不是暑假才实习哦,基本是上3月底4月初发offer就可以过去了,然后大概暑假的时候走转正流程答辩。
3.大厂算法题+js手写体。hot100+常见的比如数组转树,Promise.all,deepClone,之类 js手写都不难其实。算法看自己能力吧,我其实算法能力也不行。
4.自己平时没有用AI Coding吗?自己想一下怎么让AI帮你更好的写代码~比如Skill的诞生,OpenSpec的诞生,不都是我们想让AI更好帮我们写代码吗。 点赞 评论 收藏
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