推荐算法面试分享:如何从大数据起步拿到年薪近40万


本人是集训营第七期的学员,之前从事大数据相关的,目前拿到了一家D轮推荐算法岗位,面试过程中有些心得可以和大家分享一下
1,先从头说起吧,在开营之前已经把数据结构和送的python基础课刷了一遍。数据结构一定要循序渐进,对于常考的数据结构一定要自己实现过,
如果面试官对做的项目认可,那么数据结构题也做得出来,offer成功的几率会变大


2,开课期间,看了老师的课程,老师讲的很深入,上课的知识一定要多看几遍,可以结合帖子和课程一起看,作业一定要做,基础知识一定要了解透彻,面试的时候也会要求写公式,但是不会太难。

3.项目,我选的是咱们七月的电影推荐,推荐的算法用的不是很难,召回部分有的是隐语意模型(ALS),还有基于电影内容的词袋模型,面试中经常会问到怎么优化相似度矩阵,怎么怎么消除长尾,因为之前从事大数据,如果大家要做电影推荐,要把项目的数据流说清楚。
除此之外,我还自学了一些其他召回方法。比如personalrank,contentbased,wordtovect,排序部分,常用模型,lr,gbdt,gbdt+lr,wideanddeep,自己一定都要实现一遍,对原理一定要非常清楚。

4,面试,一共面了5家公司,拿到offer就去了,因为每个公司的要求不同,对岗位面试难度也有所不同,对于推荐我认为一定要具备两方面的能力,一个是算法能力,一个是工程能力,算法能力就是常用的召回排序,工程能力就是大数据,面试官也会根据需求问一些场景题,不一定答的很准确但是一定要有自己的思路,手写数据结构必问。

面试过程中尽量把自己擅长的东西说出来,就是尽量占据主动,如果一直被面试官问,很容易答不上来,项目一定要说的详细,不能有一点说的不明白的地方,这样很容易被面试官怀疑,你是不是自己亲手做过,还有就是对于项目成果尽量用生产指标去支撑,这样更有说服力。

最后数据结构一定要天天刷不能断,对于自己的硬实力是很有帮助的,强悍的编码能力会让你在面试中如鱼得水。
总结能力有限,如果大家有疑问可以留言,谢谢。
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July - 抠细节抠体验,不妥协不将就。

赞同来自: Lamobt


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