笔试面试助手
高频题库 + 基于你的简历生成针对性面试问题（本地生成，数据不上传）
基于简历的针对性问题
还没有简历，先创建一份，再回来生成针对性问题
选中经历 → 生成 2 分钟口述稿
按 STAR 框架起草面试口头陈述初稿（本地生成），括号处需你补充真实细节
当前简历未识别出经历条目（需要「## 经历类章节」下的列表条目）
- 请做一个 2 分钟的自我介绍
- 为什么选择我们公司/这个岗位？
- 你最大的优点和缺点分别是什么？
- 描述一次你和团队成员产生分歧的经历，你是怎么处理的？
- 你未来 3~5 年的职业规划是什么？
- 你的期望薪资是多少？依据是什么？
- 你还有什么想问我们的？（反问环节）
按岗位方向练面经真题
共 3 题，来自站内原创面经高频问答推荐算法和搜索/广告算法怎么选？
三者技术栈高度重合（召回—粗排—精排—重排），推荐更重兴趣建模与多样性，搜索重相关性，广告重出价与转化预估；校招通常统一在「搜广推」池子里，入职后再定方向。
没有推荐系统实习怎么办？
用公开数据集（MovieLens、淘宝 UserBehavior）完整跑通召回+排序两阶段，能讲清特征处理、离线指标（AUC/GAUC/Recall@K）与迭代过程，比只会背论文有说服力。
面试会问大模型吗？
会。生成式推荐、LLM 做特征/召回是热点方向，至少要能讲清楚序列建模（SASRec 类）与 LLM 结合推荐的思路和局限。
面试准备好了？用 JD 匹配度分析检查简历与岗位的契合度
AI 模拟面试（对话式追问）即将上线，敬请期待
