主要是按照簡歷來問部分分享:蝦皮:在做領(lǐng)域數(shù)據(jù)清洗時(shí)有沒有自己構(gòu)建pipeline垂直領(lǐng)域大模型增量訓(xùn)練的文本長度問題增量訓(xùn)練有沒有做分布式，deepspeed相關(guān)的問題微調(diào)時(shí)，batch中數(shù)據(jù)長度不一致如何優(yōu)化訓(xùn)練速率代碼:實(shí)現(xiàn)梯度累計(jì)代碼拼多多:數(shù)據(jù)清洗的pipeline領(lǐng)域模型訓(xùn)練時(shí)專有詞匯的處理有沒有做過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，dpo訓(xùn)練后有沒有看過token的概率分布變化代碼:旋轉(zhuǎn)二分查找

實(shí)習(xí)了半年~入職體驗(yàn): 1.Mentor哥是從韓國留學(xué)回來的，而我的專業(yè)剛好是韓語。第一印象比較好！兩個(gè)同事姐都非常非常有趣，中午下班一起吃飯一起drink，氛圍很友好！ 2.我的工作內(nèi)容比較簡單，但上手會(huì)有很多細(xì)節(jié)的地方，我認(rèn)為相比我之前的實(shí)習(xí)會(huì)有一丟丟的dirty work，但這也是難免的，更重要的是去體驗(yàn)和了解這個(gè)行業(yè)或者崗位，提前規(guī)劃自己的職業(yè)道路 3.薪資待遇：運(yùn)營150/天，產(chǎn)品200/天，需要打卡。9：30-18：30（彈性半小時(shí)）晚8點(diǎn)后下班晚飯免費(fèi)，餐補(bǔ)30元，提供免費(fèi)零食咖啡茶水健身房 4.得物有很多員工活動(dòng)，有讀書會(huì)、球類運(yùn)動(dòng)、狼人殺、脫口秀等等，非常有意思！ - 面試經(jīng)...

今天老師給大家整理了部分搜索推薦算法工程師(實(shí)習(xí))面經(jīng)。供各位同學(xué)參考。?一面1.自我介紹2.先問如果面試通過了，什么時(shí)候可以來實(shí)習(xí)，實(shí)習(xí)可以線下不3.問有實(shí)習(xí)過嗎？4.簡單了解下簡歷上的兩個(gè)項(xiàng)目除了這個(gè)課程設(shè)計(jì)，對于推薦還了解哪些5.介紹下推薦系統(tǒng)的流程6.召回和排序比較大的差異點(diǎn)7.為啥排序會(huì)比召回的結(jié)果要準(zhǔn)呢？8.項(xiàng)目中 DIN 模型里面的 attention 是怎么做的？score 是怎么得到的？知道原文里是怎么做的嗎？9.現(xiàn)在主要研究是 NLP 嗎？10.簡歷上的在投論文是一作嗎？結(jié)果咋樣？11.未來是希望做 NLP 還是 做推薦12.畢業(yè)論文開始寫了嗎？13.實(shí)驗(yàn)有做推薦的嗎？14.大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)了解如何？15.用戶意圖理解、用戶興趣、畫像建模，應(yīng)用到推薦上16.編程題:本科是計(jì)算系的，平時(shí)刷過 leetcode 嗎？回答說：沒有刻意刷過，不知道該如何回答。17.判斷二叉樹是否是鏡像二叉樹，就是判斷是否對稱。leetcode 原題回答說這個(gè)題可以用遞歸和迭代來做，寫了遞歸實(shí)現(xiàn)。?二面1.自我介紹2.先問了在投的論文，接受了嗎？介紹下這篇 paper3.主觀性很強(qiáng)的場景，如何做量化等等4.結(jié)果 f1 提升的 1% 怎么保證有效性，如何保證置信呢？5.固定隨機(jī)種子后，多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果相同嗎？6.介紹下第二個(gè)項(xiàng)目，跟推薦系統(tǒng)相關(guān)的7.結(jié)合這個(gè)項(xiàng)目，說說自己對推薦系統(tǒng)的了解8.多目標(biāo)混排算法有哪些9.召回主流的做法10.召回的目的是什么，推薦系統(tǒng)一定需要召回嗎？11.介紹下 embedding 召回12.推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)問題，怎么解決13.怎么解決排序結(jié)果都是之前電影相似電影的結(jié)果14.編程題：最長無重復(fù)子數(shù)組，leetcode 原題，用滑動(dòng)窗口來做。??***************************************

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