上次二面反馈不匹配，转到另一个团队了顶不住了，各种手推公式满天飞，coding也是原创hard题

面字节第一次先讲项目后做题     

面了100分钟累了乏了休息休息脑子

用的是腾讯会议问了简历上两个项目八股：AUCcoding：二叉树的层序遍历，在本地idea上构造测试用例然后输出，秒了体感：很水，项目流水式介绍，没有很深的去挖，面试官问我刷力扣没，我说刷了大概一两百题吧（以为来道hard，结果面试官说那出道简单题吧

说是和正式批一起排序，那我提前批少准备一个多月时间不是亏了

7.8投递百度-北京 机器学习/数据挖掘/自然语言处理  7.15一面

时间又冲突了

上午hr面，聊的时候就说这边就通过了下午就oc了

面试官很厉害，专精搜索召回方向的问项目：你们的bert是如何优化albert创新点阅读过召回相关论文吗facebook那篇论文样本如何挖掘的，easy和hard样本配比怎样损失函数的优化batch内负样本有了解吗，为什么不用hinge loss NCE loss 等pairwise loss问基础：减轻过拟合的方法l1和l2正则区别l1为什么能得到稀疏解dropout如何做的bn和lnlightgbm优化点互斥特征捆绑如何实现的逻辑题：猴子搬香蕉coding：二叉树的非递归后序遍历

吐槽一下，隔了两周，我都已经忘了还面过小红书

直接就发了面试邀约，怀疑kpi面，直接反馈面试时间不合适

字节的面试确实不一样，coding有改编题，聊项目的时候聊到自己做的损失函数，也写一下，聊到自注意力也实现一下😅

自我介绍 聊项目hitrate计算双塔模型线上如何检索的余弦相似度和欧式距离bert模型结构和预训练任务ELMO和GPT多头注意力中为什么需要W矩阵QKV物理意义rnn lstm 自注意力计算复杂度自注意力和前两个相比的优势ESMM介绍mmoe和ple的区别DIN BST 和SIM区别coding：链表两数相加

聊项目 用户行为序列提升原因，是否模型之前加了类似的特征esmm、mmoe、ple是要解决什么问题，以及它们的优缺点多任务跷跷板负迁移及解决方法线上线下是否有差异，原因是什么xgb和lgbm的区别以及优缺点问项目中的每个模型、方法是为了解决什么问题一面手撕无重复最长字串二面手撕买卖股票的最佳时机