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7.25 上午一面 自我介紹； 詳細詢問當前實習的模型，引出對mmoe、esmm的細節(jié)提問，問還知道哪些多目標預估模型（ple、snr） 多目標預估的多個loss融合方式？（我答了斯坦福的pcgrad，或者加權融合loss。面試官補充說可以通過loss的收斂情況自適應加權） position bias：如何判斷推薦系統(tǒng)有position bias（看同一個item在不同位置的ctr），你還知道哪些bias？（selection bias、exposure bias、conformity bias、popularity bias） 對CNN、LSTM（bptt推導，不用現場推，記住公式即可）、s...

今天晚上字節(jié)二面，許愿通過！！

明天字節(jié)一面，許愿通過??

7.21 二面 面試官直接打來電話，沒有用視頻，這是我沒想到的 二面面試官說我一面面評很好，所以不用寫代碼了（我？？？我以為一面面試官很討厭我…） 講自己的實習（面試官抓住一個微不足道的點使勁問使勁問，不過好在我還記得兩年前的細節(jié)… 問你這個模型提升多少，不記得了…） - 跨域的學習咋做（我舉了目前實習的例子，還說了domain specific bn、mmoe等） - 面試官看到我簡歷上寫了知乎賬號，竟然真的去搜，然后問最近我寫的一篇《知識蒸餾在召回和粗排中的應用》，我說這個其實挺有問題，因為召回和排序面對的樣本分布不同；面試官又問如果要把排序模型用在召回里怎么做？？我說了從采...

明天百度推薦策略部二面，許愿通過??

7.14 一面 一面全部是寫代碼，連自我介紹都沒有?? - 快速冪（easy）擴展問題：python如何處理數據溢出？ - 用pytorch實現單頭self-attention（mid+），之后問了self-attention的細節(jié)和一些擴展理解 - 一個數組，如果前面的數大于后面的數的二倍，則記作一個翻轉對，求翻轉對的個數（hard）其實是逆序對的變種，實現歸并之后稍微改改就行 7.20 二面 自我介紹； 詳細說了實習的內容; 如何把長尾item特征訓得更好？（我說了谷歌的一篇自監(jiān)督對比學習方法） 優(yōu)化器：adagrad 和 adam區(qū)別（八股） 關于樹模型的一些問題（八股） ...

明天第四范式二面 許愿通過??

7/18 一面 自我介紹 問實習（講了講搜索和推薦的區(qū)別，搜索的相關性怎么控制，用的什么特征，baseline是什么；序列建模DIN，我說可以用一些統(tǒng)計類特征來代替DIN，時延會有所降低，但效果可能不如DIN；問deep hash embedding怎么做的，被懟說這樣會導致時延增高，不劃算—嗯，的確是這樣的） 問另一段實習（多目標預估，這個沒有問很深，就問了問原來的baseline是啥，業(yè)務場景是啥） 推薦方面擴展問題（一個是他們現在都沒有解決的問題，好像是說item側有文本和圖片，然后圖片只占5%，所以學的不好，該怎么辦？？emmm 我也不知道… 我就說了預訓練模型提特征，面試官問如果用b...

明天百度推薦策略部一面，許愿通過??

第四范式一面 許愿通過??

#你會選擇靈活就業(yè)嗎# 等本宮不想上班了就全職在家寫網絡小說

6月底投了aidu計劃，我是做搜索推薦的，不知道為什么被自動駕駛部門撈起來了…奇怪怪 7.7 一面 自我介紹 懂pytorch算子加速么？（不懂），懂計算機視覺的模型么？（不懂），那就來做題吧?? 兩道題，比較常規(guī)的：leetcode合并區(qū)間，leetcode四數之和（之后做了剪枝優(yōu)化） 知道什么設計模式嗎？（答：單例模式、工廠模式、適配器模式等），然后問單例模式在多線程的情況下會有問題，怎么解決呢？（答：鎖、信號量、管程） 知道c++的特性嗎？（答了一些stl、右值引用及拷貝構造函數、移動構造函數的應用） stl中的vector在...

最近提前批陸陸續(xù)續(xù)開始啦，然而正如很多人一樣，我也偶爾陷入焦慮之中。投簡歷出去沒有回音、被不喜歡的部門撈起來、為了面試而緊張…雖然去年的時候提前一年拿到了一個offer，但無奈不是自己喜歡的方向，工作地點也不滿意… 前幾天和爸爸媽媽打視頻電話的時候我吐槽"找個合適的工作怎么這么難呢?。?amp;quot;于是爸爸媽媽給我講了30年前他們秋招的故事… 1989年，我爸爸25歲，是人民大學國際關系學院的研究生。他出身貧寒，沒有什么人脈。當時沒有網申，沒有線上面試，他騎著自行車跑了大半個北京城，書包里放著一摞自己的簡歷，挨個去各個公司看有沒有招人的告示。大多數公司連門都不讓進，直接被保安攔在門外；...