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长期有效
【岗位职责】
-参与百度APP视频推荐系统核心策略的研发工作，为数亿用户提供卓越的推荐体验
-负责业界领先推荐算法的调研和评估，通过超大规模深度学习、进化学习等技术对产品目标建模，并通过特征、模型优化等持续优化模型效果
-通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和需求，通过技术创新推动产品成长
-在个性化推荐的场景下，将人工智能前沿技术与业务相结合，使百度Feed流推荐成为更懂用户、更贴心的产品
【任职要求】
-熟悉C/C++/python语言编程，熟练使用Hadoop等分布式工具，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解
-具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验，包括机器学习/深度学习/强化学习/自然语言处理/推荐系统/信息检索等
-熟悉常用的推荐算法，动手实战能力强，具备将算法应用于实际生产系统的经验和能力
-具备优秀的逻辑思维能力，善于分析问题和解决问题，有强烈的上进心、求知欲和学习能力
-具备良好的沟通和表达能力，对用户体验有自己的想法，有较好的产品意识
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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