面试前的内容

本来今天中午是打算面钉钉的，前面推了三次，终于约到了今天中午，结果提前淘天打电话让直接面试了，所以今天就先面了淘天

淘天面试

在之前的时候淘天的视觉已经G了

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事实证明，视觉这块真不行，要求太高了，真做不了，不是简历挂就是面试挂，今天给调到了机器学习。

面试首先就是自我介绍，然后开始问项目，问哪个项目印象深刻，然后就重点讲了第三个项目，讲了之后问论文做了啥，大致都讲了下，然后是比赛，问做的过程中用了什么方法，前几名是用的什么方法，有什么差距，具体是哪里的差距；然后我用的什么方法，有什么亮点，我说前几名用的主要方法都差不太多，重点在于策略和具体的应用调整。反正这块主要就是拷问简历上的项目了，毕竟前面笔试啥的都弄了，算法八股倒是没问。

之后是反问环节，然后问他们部门是做什么的，然后说他们主要是做搜广推的，主要是搜索和广告，然后大致讲了做啥。

已经G了

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钉钉面试

刚面完淘天就是面钉钉，钉钉的这个笔试和面试挨着的，这个笔试不是力扣算法题，而是深度学习方面的题，首先手撕三选二：

  1. 层归一化
  2. 多头注意力
  3. kmeans

层归一化我确实不太会理论，就没写，多头注意力是经典手撕了，凑合写了下，kmeans我是很熟悉的，毕竟大三第一次写这种算法就是kmeans， 手撕完之后让逐行讲解，凑合讲了下，不过细节还是有点漏，这块可以再看看。

之后是说怎么项目都是去年的，我说前面也有个，然后问了问论文，也问的详细，相比前人贡献是啥，我说这块前人工作很少，我主要是开辟了这样一个流程和处理方法，然后各种细节问了下，这块问的很细，具体来说，这个部分包括一个流程，其中视频部分具体用了什么模型，为什么用这个模型，这个模型架构是什么样的，具体是如何实现这个功能的，对比效果如何；检测和关键点部分用了什么模型，相应的模型架构是什么样的，卷积神经网络和transformer相比特点分别是什么。

然后问常见的激活函数都有哪些，然后都介绍一下，这块比较新的我都没怎么记，就只说了下之前的激活函数。

然后问最喜欢的网络模型是什么，为什么喜欢这个模型，讲一下结构，然后相比前人工作改进是什么，我大致讲了下，不过模型结构讲的不够细节。

之后是说看我简历上写了多模态大模型啥的，我说这块了解了些，但是发现算力什么的差很多，然后主要是做老师的项目，所以这块只是了解。

然后问职业规划，这块我没准备，也没经验，只能凑合说下，后面还是要准备下。

之后是说我学习能力强，各种项目都做，所以迁移到学习新东西也很快，然后问具体如何体现，这块我就不是很知道怎么回答了。

最后反问环节，我也是问了部门是做的什么，说部门主要三个方向，第一是风控，第二个是啥我给忘了，第三个就是大模型文生文，图生成文，语言和图文多模态啥的。

总结

这两场面完仍然是汗流浃背，总之还是比上次淘天的要好一点吧，至少手撕八股准备了下。具体这次问项目和论文的细节也是非常的细致，具体很多问题已经记不清了，总之简历上的东西还是要详细到问每个细节都能答得上来。