写在前面 随着短视频行业的蓬勃发展，推荐算法和广告算法引擎已成为各大平台的核心业务系统。字节跳动的搜索团队专注于抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索算法创新与架构研发。今天，我们将探讨算法工程师（搜索广告方向）这一岗位。 01 岗位介绍
- 岗位名称：算法工程师（搜索广告方向）
- 工资待遇：35K-65K
- 岗位要求：
- 拥有出色的问题发现、分析、建模及解决问题的能力；具备良好的团队合作精神和沟通能力；关注用户体验；
- 具备扎实的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟悉Linux开发环境，熟练使用C++和Python语言；
- 掌握至少一种主流深度学习编程框架(TensorFlow/PyTorch/MXNet)，了解常用的深度学习算法；
- 工作地点：上海/北京 从岗位介绍来看，该职位薪酬较高，且提供了两个主要的工作地点，这对于求职者来说是一个重要的选择因素。此外，岗位要求较为宽泛，例如“熟悉常用的深度学习算法”，而没有明确指出需要熟悉推荐算法等特定内容。值得注意的是，此岗位没有学历背景要求，意味着本科生也可以申请。 02 面经干货 A、一面
- 编程题：二分查找
- AI面试指南参考答案：建议重点刷Leetcode HOT 100题库以及《剑指Offer》。
- 编程题：计算最大(j-i)使得sum(A[i:j])等于sum(B[i:j])
- AI面试指南参考答案：建议重点刷Leetcode HOT 100题库以及《剑指Offer》。
- 简历项目讲解
- AI面试指南参考答案：首先简要介绍项目的基本情况，然后详细描述项目的实施过程，最后强调项目的创新点、衡量指标以及个人贡献。
- 判断模型是否过拟合
- AI面试指南参考答案： 1）过拟合即模型在训练和验证数据集上表现良好，但在测试数据集上表现不佳。 2）通过数据重采样（如上采样）或数据增强等方式可以有效抑制过拟合。
- 抑制过拟合方法
AI面试指南参考答案： 1）从数据入手进行数据增强，学习更多特征，减少噪声影响。 在AI面试中，面对各种技术挑战和算法问题，候选人需要展示出他们的专业知识、解决问题的能力和创新思维。以下是根据提供的内容重构后的答案，保持段落结构清晰，并针对每个问题提供了详细的解答：
2. 降低模型复杂度的方法
使用dropout: 通过随机丢弃一定比例的神经元来减少过拟合，提高模型的泛化能力。
Early Stopping: 在训练过程中监控验证集的性能，一旦性能不再提升，即停止训练，防止过拟合。
剪枝: 移除不重要或冗余的参数，减少模型的复杂性。
3. 正则化方法
L1正则化: 通过惩罚系数为1的范数（如L1范数），使得权重趋向于0，从而解决过拟合问题。
L2正则化: 通过惩罚系数为平方的范数（如L2范数），可以控制权重的大小，但不会使其趋向于0。
4. 集成方法
Bagging: 通过构建多个基学习器，然后随机组合它们的预测结果来提高模型的泛化能力。
6. L1与L2哪个使权重更稀疏？
从导数的角度来看，L1正则化在极小值处求导后的梯度是0，因此优化时更容易得到权重等于0。而L2正则化在极小值处求导后的梯度非零，这可能导致权重不是完全等于0。
B、二面题解析
1. 编程题: 开根号问题求解
梯度下降法: 迭代公式为 ( x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{g’(x_n)} )，其中 ( f(x) = \sqrt{x} ) 和 ( g’(x) = \frac{1}{2\sqrt{x}} )。
2. 旋转数组找到第一个不大于target值的数字的下标
二分查找法: 首先对数组进行排序，然后使用二分查找找到第一个不大于target值的元素的索引。
3. 文本匹配改进效果
选择合适的模型: 例如BERT，它可以处理Word2Vec词义多义的问题，并通过Transformer编码器提取文本特征。
改进策略: 考虑利用BERT的预训练模型进行改进，使用不同的预训练模型（如ALBERT、RoBERTa）可以加快模型训练速度并提高效果。此外，可以通过改进[Mask]策略来更准确地识别文本中的语义信息。
4. 文本分类模型改进
不同场景选择不同的模型: 根据不同的文本分类任务选择合适的模型，如BERT是目前最常用的模型之一。
模型改进策略: 可以从预训练模型改进、[Mask]策略改进以及模型压缩等角度进行改进，以减少推断时间和内存开销。
C、三面题解析
1. 项目难点及解决方法
考察熟悉度: 描述对项目的理解和掌握程度。
Int8量化: 讨论如何防止数值溢出，可能的策略包括使用特定的数据类型转换函数或调整量化参数。 1）模型融合是结合多个模型以提高性能的方法，例如通过简单加权融合或集成学习。 2）加权融合：根据每个模型的权重进行加权求和，适用于需要综合多个模型优点的场景。 3）集成学习：通过集成多个模型的预测结果来提高整体性能，适用于对模型预测结果精度有较高要求的场景。 4）模型融合方法的选择取决于具体问题的需求和条件。 1）Boosting方法：在训练基分类器时，我们采用一种分而治之的策略，即通过串行的方式逐步构建和提升模型。这种方法的优势在于能够有效降低模型的偏差（bias），但缺点也很明显，那就是由于数据不平衡的问题，可能导致分类精度有所下降，同时，训练过程相对较为耗时。例如，Adaboost和Gradient boosting这两种算法就是典型的Boosting方法。 2）Bagging方法：与Boosting不同，Bagging方法采用的是并行处理的方式，即通过集体投票的方式来进行决策。其优势在于能够有效地减少方差（variance），使结果更加稳定。然而，当数据样本量较小时，性能表现可能会受到影响，并且有时也未必能保证基分类器之间的独立性。例如，随机森林就是一种典型的Bagging方法。 3）时间序列模型：在AI面试指南中，提到了两种时间序列模型——使用RNN来做CTR预估的模型和DeepFM模型。其中，RNN适用于有序列关系的数据，而CTR预估则重点用于学习组合特征。 4）场景题解答：在抖音场景下，如何平衡广告的商业价值和用户体验是一个值得探讨的问题。主要可以从两个方面来考虑：一是让用户不用思考；二是不能引发用户的防备。例如，可以在用户打开APP之前展示广告，但时间不宜过长，内容可以与用户经常搜索的内容相关联。 5）相关性优化：为了优化广告搜索场景中的“相关性”，我们需要通过用户行为、用户信息、时空信息、用户的输入以及视频文字理解等海量特征来找出符合用户需求的结果。 6）代码题解答：关于正则表达式匹配，有两种思路可以采用：一是回溯法，通过搜索所有可能的场景进行匹配；二是动态规划。可以参考相似例题参考链接https://blog.csdn.net/kayle1995/article/details/15527649518来进行学习和实践。 7）结语：通过上述面经的回顾，我们可以发现，在多次面试中都涉及到了编程题，这再次强调了刷题的重要性。建议大家着重刷Leetcode HOT 100题库以及《剑指Offer》等相关资源。此外，对于简历上的项目，大家一定要熟悉并了解，因为面试官可能会根据项目进行深入提问，特别是技术路线、衡量指标等细节。最后，希望大家能够成功上岸！