面试流程非常快，基本一天一个流程。面试官和HR也很好，主要围绕项目展做一些扩展。公司主要算法业务为广告推荐，最近新引入了电商，做商品推荐。实习生可以住公司统一安排的二人间公寓，社区回馈完毕。

笔试

45分钟笔试，word形式，做完回传，内容为机器学习基础。

部门一面

1. 介绍比赛项目，前排用的什么方案
2. 机器学习方法和深度学习方法的应用场景
3. 为什么使用lightgbm模型，优缺点
4. 简述word2vec的技巧：负采样
5. transformer在序列模型中大放异彩，你认为他和传统的rnn模型相比强在哪里？
6. 工程实践问题，项目中类别分布不平衡怎么办，负样本多怎么办
7. 如果使用了下采样破坏了真实分布，如何在上线之后将预测的概率拉回真实的分布

部门二面

1. 介绍比赛项目：流程，对冷门商品的解决方法
2. 如何保证召回的多样性
3. 如何推荐新上架商品
4. 模型推荐购买过的商品怎么处理
5. lightgbm与xgboost区别
6. 广告反欺诈中如果给GPS信息怎么处理