秋招科大讯飞面试分享
一面这次的面试和之前的都不一样,这次问的非常宏观,这应该也和我投的岗位有关,我投的是AI研发工程师,这个和之前投的大部分都是算法工程师还是很不一样的,按照他自己的说法,这个岗是做除了模型性能之外的其他事,模型性能当然是网络结构,调参,其他部分应该就包括他们做的数据自动预处理框架,机器学习平台,推理框架,还有推理引擎,吞吐量和服务部署,还有量化剪枝TensorRT、Openvino这种了。
面试首先问的还是我的最后一个项目,这个项目涉及一些CPP和量化剪枝,这个问法和前面的也很不一样,问数据从哪里来的,如何处理的,模型是用的创新性的还是网上找的,性能调优调了哪些参数,具体部署如何做的,cpp部分有哪些,量化剪枝是否自己做的。项目包括几个人,自己在其中是什么角色,最后部署服务如何做的。
然后问前面的一个项目,问这个项目是如何设计的,流程是啥样的,还是几个人,自己在其中做的啥,然后部署怎么做的,这个具体涉及几个部分,我就讲了讲这个服务的设计和数据的流程,最终部署上线的情况,在其中如何根据具体的场景做了针对性的改进。他还是问了问这个平台包括什么部分,我做的具体是那块的平台还是其中的一部分,这块 ...
秋招拼多多面试分享
先说十一期间,十一当天下午阿里达摩院发消息要一会直接面试,我说下午有事,能否改成明天早晨,然后改完一会,面试官说要不你先笔试吧,我看笔试都已经10.12了,感觉不妙,也只能这样了,然后10.10直接被终止流程了,笔试被取消了。虽然达摩院我肯定去不了,但是这样一个笔试和面试的机会直接无也还是很难受,看来面试笔试尽量还是别推,不然一不小心直接无就难受了。
说到这不得不说科大讯飞了,九月中的线下面试,提前打电话说线下没有我这个岗的面试官了,然后说后面线上,结果过了三周了都没动静了,估计那边也不缺人了吧,应该也是直接g了。
一面拼多多这次面试我面的也比较一般,过去自我介绍完然后开始问实习的内容,讲完之后开始问细节,大模型测评用的什么标准,具体是什么,如何衡量好坏,样本构造正负样本如何设置的,效果如何评价,然后我说主要用的精确率,极度不平衡的情况下结果是否有可参考性。对语义解释部分如何正则化提取,遇到无法提取的多吗,有多少,如何处理的。
然后是问的LoRA微调是否了解,原理是啥,如何做的,显存和速度是否有提升,如何体现,在推理过程中显存和速度是否有提升。
然后是八股,问我微调用的什么模型,我说盘 ...
秋招金山面试分享
一面今天面的金山,金山这个面试基本是我面试过程最难的几个了,本来面试计划时间半小时,结果面了一个小时,面试官非常深挖项目,问的非常细,而且非常的耐心,里面就问了两个八股,看来要准备的还真的需要很多。
首先是自我介绍,然后问了下我的实习,第一部分主要是针对实习的具体内容展开,我先讲完做了啥,
用了什么模型,参数是多少,量级是多少,为什么用千问,盘古智子,千问大模型版本,结构,最大上下文长度是多少,怎么评测,选取哪个大模型。大模型训练出来的结果如何评价,用的什么指标。
LoRA微调原理,训练哪些层,都哪些超参数,超参数怎么设置的。
前面这块我了解的不是特别深入,然后就开始讲Prompt这块关于具体任务的内容,数据集怎么构造的,为什么这么构建,标注数据有什么问题,数据量多少,这个项目最终的好坏如何评价。
后面上线需要解决什么问题,是效果达不到,还是速度达不到,还是其他问题,千问的模型是否可以上线,解决方案是什么,后续怎么做。
还问了大模型的分布式这块了解不,我问是不是deepspeed这种,是,这块说了两句,不是特别懂。
然后问我后面哪个项目感觉做的比较深入,然后我说了第一个项目做的深入而且 ...
秋招滴滴面试分享
一面这次面的滴滴,刚好赶上交大线下双选会,就在交大的楼里面了下,面完十分钟就过了。
过去自我介绍完之后,面试官就问了下我之前的实习主要做的内容,也问了不少细节,不过大体也答了上来。
然后问了特征工程是如何做的,具体这块我讲了下数据预处理和筛选相关这些,实际场景一般怎么做的。
问是否做过大规模的分布式的数据处理,我说实验室没有这个条件,这块估计问的可能是hadoop这种,理论估计还是要了解下。
然后问了一些八股,过拟合如何处理,需要如何调节。
LoRA微调是什么,需要调节什么参数,啥时候调节啥参数,为啥要这样调节。
最后是手撕一道算法题,这个是个场景题,题目还很长,已知n个员工每个员工的工资,钱币有100 50 20 10 5 1六种,每个员工的工资都是这六种钱币的组合,现在要找出这n个员工的工资的组合,使得这n个员工的工资的组合的钱币数量最少,然后手撕了出来。
面完三天写的复盘,面试的时候问的哪些已经忘得差不多了,看后面约二面的时间。
秋招理想面试分享
一面开始投的机器学习,最后被调到LLM了,本来以为会问很多大模型八股,实际也没有那么多,还行,面试了38分钟。
过去首先自我介绍,然后开始问算法八股,第一个是介绍一下特征工程,我就先从传统特征工程来说的,然以在面试官的提示下也说了数据预处理相关的内容。问RNN、LSTM、Transformer的区别,这块是经典八股了,差不多答了。
然后是问大模型的实习具体做了啥,这块我讲了好多,感觉后面面试官都不是很耐烦了,毕竟这块东西还挺多。然后是经典的问题,既然机器学习方法能做,为什么用大模型做,这块大致答了下。然后面试官问了解CoT不,我说了解一点,面试官说这个任务也是可以用CoT来做的,然后我也简单回答了具体做的相关性。
最后是手撕,给了个经典题,word1到word2最少的操作,插入、删除、替换,然后手撕了出来。
最后反问,问部门做啥,不同岗位之间的区别和调整,面试官说虽然这个岗是LLM,不过还是有很多机器学校方法等的内容,然后就结束了。
总体答的大差不差,不过感觉有一点KPI面,不过也可能是我自己感觉的,毕竟面试官也是很忙的。
秋招蚂蚁面试分享
一面昨天有人加我,说是网商银行的智能引擎部门,主要基于蚂蚁集团大规模数据结合大模型,提升数据的感知和认知能力,帮助千万小商家的信用成长。部门包括多个NLP、大模型、时序和图方向,技术自由度高,且有业务价值。
然后约了今天上午的一面,今天上午到点是个电话面试,之前还没电话面过。面试首先自我介绍,然后主要讲实习的工作,他们这边应该是大模型比较相关的,所以实习相对契合一点。然后就开始非常细致的讨论实习做的内容,包括很多细节,文件如何处理的,如何表示的,如何训练的,任务是怎么样的,系统的架构,用了哪些机器学习方法,改进使用大模型的意义都有哪些方面,还有如何微调的,用了哪些方面,具体参数如何调整和设置的。然后问到LoRA,问为什么用,原理是什么,需要调整什么,啥时候怎么调整。总之这个问的细致程度基本是其他面试二面的强度,深挖一个项目,还是非常深入的。
然后面试官说看你简历里面有了解RAG相关内容,然后开始问相关的问题,原理是什么,为什么用RAG,解决了什么问题,还有相关的一些问题,最后问到向量表征都有哪些方法,如何做的,这个确实不是很懂,没怎么研究过。
然后反问,问了下后面有几面怎么安排,然后就 ...
秋招快手面试分享
一面这次面试的岗位是机器学习算法,面了一个小时,这次面试也算有质量。
过去先简单自我介绍,面试官说你这专业算计算机是吧,那计算机相关的理论你应该会,我说我专业属于计算机,不过学的还是偏向电子信息,然后让讲一下堆和栈的区别,这块没怎么讲清楚,只是简单讲了下定义,这块应该从内存中的开辟使用管理啥的开始说的。毕竟这块也是算基础吧,还是要准备下的,前面这块的都没背。
然后面试官说有论文,是不是人工智能领域的,我说是的。让讲一下论文,然后我翻出来自己的论文,从前到后讲了一遍,不过前面部分我用的时间太多,讲的有点乱,后面讲的就挺快了,讲完面试官说讲的有点乱,听的不是很清楚。
然后说去实习了就讲下实习的内容,然后我大致讲了讲,面试官简单问了两个小问题,比如效果不好的时候,如何判断是哪里的问题导致的,怎么改正。
之后面试官说给个数学题你想下:一个圆上取三点,构成锐角三角形的概率是多少,这个我尬住了,想了半天没思路,然后面试官说构成直角三角形的概率是多少,然后再到锐角,最后还是没回答出来。这块答的感觉不太行,没有体现出遇到未知问题解决问题的能力,这个思考过程不够清晰。
然后让手撕一道题,找无序数组中第K ...
秋招合肥安迅精密技术面试分享
一面这次面试的岗位是图像算法工程师,就面了15分钟7秒,特别短,面的不太行,应该也G了。
过去先自我介绍,介绍完之后面试官说看你简历里面有cpp,面试官说你会C++是吧,然后我说我只是在前面的一个项目中用到了一点,也是去年初了,后面几乎没怎么用到,所以也不是特别会。然后问CPP基础,第一个问题问值传递和引用有什么区别,第二个问题问虚函数定义是什么,这些都不会,毕竟cpp真很久不用了。
然后问其中一个项目,问是怎么做的,讲了讲,然后问做了什么创新点,当然是没有,把技术路线讲了讲,问这个项目的难点是什么。之后又问了一个项目,这个也问的不多,简单问问就够了。然后问训练模型都调节什么超参数,过拟合和欠拟合如何处理,注意力机制是什么。
然后反问,问他们这边是偏应用还是开发啥的,说开发的多一点,很多地方要用cpp,所以这块比较需要。
这个才是目前线上问的时间最短的,实习都没问,毕竟这边是图像算法。感觉不是很契合,第二天通知果然挂了。
秋招比亚迪面试分享
一面这次是线下面,就在南校区C楼面了,过去也不用叫号啥的,就是随便看人自己排队,这个面试就是人事面,相当于填简历的面试。
过去先看证件,给简历,然后看本硕学历证明,成绩单,四六级,还要本科的成绩单,我没打印,就给记录上没本科成绩单,然后问有没有挂科,当然没有;然后挨个问,问完记录 ,就是纯粹当面填简历信息,问论文,然后把英文论文翻译成中文录进去,问简历号,然后是竞赛有啥,然后记录专利是啥名字;然后挨个问项目是做的啥,记完名字一句话描述做的啥,然后录系统,挨个问完之后问编程语言,然后是研究方向是啥,也是简历上有的信息。
然后问了问实习,她好像都没看简历,简历上写的有实习,他还问我有没有,我给他指出来她才看到然后对着把信息填系统。
问完这些然后问家是哪里的,父母是什么工作,将来想去哪里工作,将来想做啥方面的,我说人工智能这块都比较通,这块都可以做。
后面还是说本科成绩单的事,所以只好加上微信,后面发过去,然后反问,问他们后面有几面,是不是分配,说一面是人事面,二面技术面,然后也是根据人匹配岗位啥的,然后就结束了。
后面就发现挂了,进入人才库。
后面10.10被软开捞了,问cpp的也不太会 ...
秋招得物面试分享
一面这次面试进去面试官就说时间紧,咱们尽快,晚上七点半的面试,看起来这公司还是要加班很多的。
进去先自我介绍,然后问了我最后面的一个项目,谈谈做的啥,然后问了下细节,数据处理,标注,处理啥的。然后问有啥项目感觉比较有内容的,然后我说了下第一个项目,讲讲背景和具体怎么做的,讲了一些,但是创新性不够,问这个项目的难点在哪里。后面又问了问实习做的啥,然后我就讲具体做的什么,这块也追问了一些细节,然后没讲完,面试官就说时间不多了,然后反问,我问进去是做啥,他说一面只是初筛,具体的方向和部分还是会具体分配,然后就结束了。
总的来说,得物这个一面是目前线上面试的里面时间最短的,没有之一,部分线下面试有不超过半小时的,这个面试都不到半小时,就问了下项目和实习,没有八股和手撕部分,像淘天这种,八股和手撕是主要,风格还很不一样,不过我八股和手撕都准备的不太好,所以这种风格也不能算太差吧,至少比手撕不出来好。
面完后面看果然已经挂了。