职位题库

推荐算法工程师面试题库

面向推荐算法工程师相关面试，围绕强化学习、生成式召回、推荐系统、损失函数、SID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。

43 道题目建议用时 129 分钟专项面试练习

全部题目 43 道题

考察候选人对RL训练与推理不一致问题的理解，包括现象、原因和影响。

考察候选人对生成式召回在工业推荐系统中落地方式的系统设计能力，包括对现有链路的影响评估、工程实现考量以及业务权衡。

考察候选人对SID结构演进的理解，包括模型输入输出变化、层级结构舍弃的动机以及背后的业务或技术权衡。

考察候选人对线上模型迭代机制的理解，包括全量/增量更新的区别、特征与模型结果的实时性设计。

考察候选人对长序列召回模型的全面理解，包括架构设计、特征工程和损失函数选择。

考察候选人将大模型技术应用于推荐系统的端到端落地能力，包括业务目标拆解、数据与模型优化、评估闭环。

考察候选人对注意力机制变体的理解，特别是线性注意力在降低计算复杂度方面的原理与实现。