喜提一份 ‘凡尔赛’ 式的搜广推面经！

前言   

    作者是一名今年参加校招的应届生，更是小编的校友学弟，本文写在校招结束三个月后。

    希望通过这篇秋招总结帮助到想找搜广推算法岗的后来人。先说一下我个人的情况，非计算机专业本硕985，2个比赛&1篇paper，bat其二+小厂实习经历，最后拿到batk的offer，经过综合考虑签了鹅厂。

    在这里也欢迎各位从事推荐及广告的小伙伴加入我们，一起交流学习，一起进步。

    如下仅为部分面经，墙裂欢迎各互联网大佬来撩，废话不多说我们直接看面经。

具体面经分享

字节跳动

一面

    无自我介绍，开局“我们来做个题”

• 3sum

• 推导题：计算排列组合的数量，有N根绳子，每根绳子两头不一样，现在计算可行的连接组合方式，可以自己和自己首尾相连，也可以和其他绳子连。求N根绳子有多少种方法？

• 基础的机器学习问答环节

• 推荐系统业务问答环节

• 无反问

二面

    无自我介绍，同样“我们来做个题”，手写一下kmeans吧

• 基础的机器学习问答环节

• 推荐系统业务问答环节
  

• “如何设计一个推荐系统”
  

• 反问

三面

    无自我介绍，又是“我们来做个题”，手写一下lr的训练过程

• 推荐系统业务问答环节

• 最近在读什么书？
  

• 反问
  

阿里

一面

    自我介绍

• 过简历，阿里第一轮主要都聊简历了

• 讲一下推荐系统的架构吧，主要有哪些部分组成

• 常见的ctr算法都介绍一下吧，你觉得他们的发展有什么规律，以及未来ctr model的发展方向

• 反问
  

二面

    自我介绍

• 过简历，非常仔细地问了我的paper，有哪些attention机制，和你这个有什么区别，qkv那一套的矩阵维度都是什么？

• “如何设计一个推荐系统”
  

• 反问
  

交叉面

    自我介绍

• 过简历，同上

• 一些无关痛痒的机器学习q&a比如学习率怎么调，选l1有什么用之类的

• 无反问
  

四面

    自我介绍

• 过简历

• “如何设计一个推荐系统”

• 你的职业规划是什么

• 反问

快手社科

一面

• 快排，没错是快排

• 给定一个长度为N的数组 里面有1～N+1这些unique的数字，其中少了一个，怎么找出少的这个，不允许用额外space

• 过了一下简历

• 机器学习问答，都很简单，有一个要从两种数学角度解释l1和l2的 （一个是画图，一个是数值角度）

• 无反问

二面

• dfs输出全排列，没错是dfs

• 过简历
  

• 机器学习问答套路题
  

• 场景设计题：现在我们要给快手上的视频用半监督方法打标签，target是印度风的视频，已知印度快手上传的视频中印度风bgm的比例远高于其他国家，现在给你视频的bgm和上传国家两个特征，设计一个方法给这些视频打上是否是印度风的标签。个人感觉这个有点像半监督召回问题
  

• 反问
  

hr面

    一些无关痛痒的问题，家在哪，女朋友。。拿了谁家offer，有腾讯还来不来快手

百度大搜

推荐系统如何解决马太效应?

深度点击率预估模型如何选型?

svm gbdt dnn如何选？

离散、连续特征如何拼接？

多模态特征怎么融合？

多路召回怎么融合？

如何解决广告位置bias？单点预估(无位置信息)怎么预测ctr？人工权重怎么加？

如何在不降低总体指标的情况下增强ctr模型实时性？

如何填充曝光未点击样本的点击率？

如何evaluate新feature是否work带来提升？

总结

    关于面试准备，主要分为1手撕代码2机器学习基础3概率智力题4业务题：

1.手撕代码部分算法岗普遍难度没有开发那么高，甚至快排二分仍然是高频题，九章算法+剑指offer够了（转专业选手，科班当我没说）

2.机器学习基础请见各种机器学习三千题，其实大部分都是常识，如果能灵活运用，那恭喜你明天来上班吧

3.这一类题目我在面经里学到了很多，另外其实学校上课和作业里也有很多类似的。比如sample standard deviation为什么用n-1不用n，注意积累吧

4.去实习。另外强推王喆老师《深度学习推荐系统》

    

    对于搜广推的同学，有相关的实习经验是巨大的加分项，因为比如“如何设计一个推荐系统”这类高频问题是很难在书本上学好的，再说一下所谓的算法岗“诸神黄昏”，现在的行情已经不是会svm就能进大厂了，想用一年时间转算法的同学还是劝退劝退劝退，起码要看三四门所谓的教程网课，有一两段实习再说，但是不妨碍研1的同学来了解这一行，去实习就会慢慢变得qualified了，工业界需求依然很大，但是需要的是qualified candidates。另外这一行的门槛可能没有纯cv，纯nlp那么高，行业发展速度极其快，技术迭代一两年一个样，这也导致了很多面试官来不及更新自己的题库，所以面试还是不要怕的，keep clam and move on。

最后祝学弟学妹们明年求职顺利，也祝现在还未上岸的同学朋友们尽早找到自己心仪的工作！欢迎大家来交流～