算法面试经验分享

从周围同学的经历来看算法岗好像挺容易拿到啊🤔，大厂卡学历没办法 但是中小厂不是随便进一个么。幸苦两个月的时间把leetcode上的热点题刷熟悉 网上找两个竞赛开源top方案写上去 论文找师兄师姐要一篇往sci一二区投（不管中没中先写到简历上） 笔试找同学一起做 把上述简历上的项目从里到外弄清楚 再多收集一些八股背熟。 这个套路无解啊 哪怕是两年玩过来的人完全也没问题 只需要辛苦两个月而已，最重要的是坚持✊ 一定要不停地投。 问了很多同学感觉只要把项目讲解清楚了 面试官完全不会去质疑是否是开源的方案或者你的竞赛和论文排名是否真实 。大着胆子冲吧朋友们 算法岗在朝着你招手👋

1.问项目2.八股：讲一下transformer为什么用layernorm讲一下bert了解哪些大模型大模型中attention的改进方式（MQA，GQA）3.代码：Leetcode不同路径II

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全程1h1.问项目2.八股transformer encoder和decoder的区别transformer encoder中的信息怎么用到decoder中RNN和transformer的区别讲讲对多头注意力的理解lora的原理大模型如何加速推理？如何压缩？模型蒸馏3.算法题二维数组查找二分查找左侧边界

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#研究实习#AIGC实习地点：上海简历投递地址：xiehaizhen1@huawei.com实习内容：负责图像编辑、光影编辑、多模态训练、底层视觉相关研究。目标A类论文，高价值专利。我们能提供的：论文/专利指导，例行技术研讨与思想碰撞，高价值的前沿研究(有机会将创新技术落地到华为旗舰手机中)，充足的算力支持，多人团队合作。要求&加分项：1.计算机视觉/机器学习相关专业在读硕士/博士2.全职实习6个月及以上，能长期实习者优先，不支持远程实习3.在以上领域有相关项目、研究经历，技术功底扎实，对科研有热情，接受过严谨的科研训练4.作为核心贡献者在人工智能领域顶会/顶刊上发表过文章者优先 #华为# #实习# #算法面试经验分享# #算法# #AIGC#

1.问项目2.八股GPT和bert的区别GPT做文本理解的效果会比bert差吗？扩散模型 文生图 图生图图生图有几种不同的方式？CLIP是怎么训练的？CLIP的损失

1.问项目：项目用到的具体技术大模型微调中的优化大模型微调的技术原理（lora、ptuning）微调时如何调参2.算法题：顺时针打印矩阵全程55min

#社招# 💼公司岗位🤔面试感受一面：1.简历项目问题（问的很细 细到让人害怕比如：问yolov系列和追踪sort算法…问一个点 我回答一个点 过一会儿想起来一个细节 继续问..然后还提出自己的建设性意见，优化算法 有时候想法天马星空，然后让你评估加入到你这个项目行不行，真的是服了）（你要给他讲懂才行…而且要特别懂..，必须让他感觉有含金量）这边建议直接上数学..可以防止面试官刨根问底2.C++的stl，多态怎么用的？用过啥？感觉怎么样？和C对比呢？讲一下底层实现原理和一些细节 多态和stl说说自己对C++和C的总体感知和优缺点分析..如果自己的简历C++项目用C写行不行？会不会有什么问题3.transformer的self- attention为什呢要开根号？和cnn这种模式对比，有什么心得？差不多就这样..手撕：1.用C实现一下..cv.resize（）knn插值算法或者线性差值（直接垮掉，要求换题）2.用C++手撕NMS（做出来了）结果，hr说不建议推荐，没过 #牛客解忧铺#  #算法面试经验分享#

1.问了一下学校 哪里人2.问了一下有没有做过数据挖掘 机器学习的项目/竞赛3.问项目4.有没有其他offer 想做什么方向

1.算法题：删除链表中倒数第n个节点二叉树后续遍历2.问项目3.介绍一下NLP的发展过程4.反问

岗位：NLP/POI智能化3.27投递4.18一面4.23二面4.28三面无hr面基本上每一轮都是项目+八股 第二轮撕了一道算法题4.30offer call

感知算法岗 时间久远，记忆模糊，所以可能记得不是很全，问了一下，保留了能讲的部分 笔试 忘了，没全做出来 一面 忘了，啊哈哈… 二面 非常非常神奇的一轮面试，剑走偏锋 一道场景题，答案很简单，需要证明贪心的正确性，写个式子就能证明 问：如何在高维球面(-sphere)上随机取一个点 答：维高斯，然后长度变成1即可 问：为什么是对的 答：高斯分布是rotation symmetric的，所以有分布概率相同（差点记成-stable了，那个是另外一个性质，跟这个无关） 问：来点证明 答：高维高斯（差不多，剩下的不重要）有以下pdf ，然后注意到，，所以显然 三面 做了一道题，题并不难，只需要简单...

1.介绍项目2.八股用过什么机器学习算法？讲一下随机森林 xgboost bagging boosting讲一下逻辑回归 用的什么loss模型过拟合怎么解决？测试样本不均衡选用什么评价指标？都是些机器学习的问题3.两道算法题 比较开放

1.介绍项目2.场景题大模型微调的全过程大模型的多轮对话数据集怎么构建 怎么训练对话上下文太长了怎么办RAG技术 怎么存储的3.算法题两数之和mysql的查询题

1.问项目2.场景题+八股大模型幻觉问题怎么解决RAG模型的一些问题 怎么解决大模型微调用的什么框架？deepspeed的zero1 2 3llama的7b模型显存占用情况 参数量到显存占用如何换算？Lora的原理 为什么不在layernorm层也做lora？ embedding层能不能用lora？layernorm在训练和推理时有什么不同？3.问了一些个人的情况

1.问项目2.如果用大模型，怎么来解决项目的问题介绍一下大模型大模型的幻觉怎么解决推荐系统 推荐系统中的多任务框架了解吗有没有用过基础的机器学习模型/深度学习模型来解决实际问题

1.算法题 20minLeetCode数组大小减半 用堆+贪心因为用了堆结构，所以让我实现一个大根堆。如何用大根堆实现小根堆2.问项目 30min3.反问

工作职责： 1、负责搜索or推荐场景的效率和体验优化，涉及召回、粗排、精排、重排等模块，设计算法方案并调优算法效果; 2、通过分析线上业务数据，发现现有系统中的问题，提出算法优化方案并推动方案落地。 任职要求：1、1年以上搜索推荐广告相关工作经验;2、熟练掌握c++/java/python等编程技能, 有扎实的编程基础; 3、熟练掌握常用的深度学习算法，并且有实际运用以及算法优化经验; 4、具有独立解决问题的能力, 良好的团队合作意识和沟通能力。简历投递**********#阿里巴巴##算法面试经验分享##算法##广告算法##团队招聘##福利待遇好#