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面向算法岗相关面试，围绕推荐系统、强化学习、特征工程、多任务学习、PLE等主题展开练习，结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区，梳理知识要点并练习清晰表达。

25 道题目建议用时 75 分钟专项面试练习

全部题目 25 道题

考察候选人对高维特征监督和表示学习的理解。

考察候选人对自己科研项目的理解深度、技术选型理由以及能否清晰表达问题定义、链路架构与输入输出。

考察对KL散度与交叉熵数学关系及在训练与评估中作用差异的理解。

考察对推荐/检索常用排序评估指标的定义、计算方式及适用场景的理解。

考察对Transformer与RNN在建模方式、并行性、长依赖等方面的本质区别的理解。

考察候选人对多任务学习模型PLE和MMoE的理解深度，包括结构差异、优势以及适用场景。

考察候选人对PLE模型结构的理解以及如何将新任务集成到多任务学习框架中的能力。

考察候选人对双塔模型的理解，包括结构、训练样本以及应用场景。

考察候选人对快速排序算法原理、时间复杂度以及优化方法的掌握。

考察候选人对所用数据集的熟悉程度，以及数据来源的合规性和数据规模等基本信息。

考察候选人对推荐系统特征体系的理解，包括用户、物品、上下文等维度的特征设计。

考察候选人对推荐系统样本构造的理解，包括正负样本定义、采样策略和比例控制。