04-09 一面04-16 二面04-25 hr面04-28 offer差不多每周推一次进度，暑期实习唯一一个offer，很满意了

Timeline04.01投递04.02测评04.06笔试04.12一面04.22一面挂04.12一面电话面，无手撕，面试官迟到20min，说是去处理了一个线上问题（汗流浃背简单做个自我介绍讲一下wecrush项目大概是做什么的，包括盈利模式是什么样的，微服务是怎么拆分的地理信息怎么计算，如何确保准确性（提到了单元测试）怎么确保单元测试能写好问seecooker和lars是什么，学校作业还是？（一个是大作业，另一个是比赛项目）让讲讲seecooker是干什么的（感觉这个面试官很关注产品的具体业务）讲讲怎么实现的菜谱推荐讲讲点赞业务怎么实现？怎么解决并发问题和一致性缓存问题？我说可以加个消息队列...

一面（1）死锁的两种原因（2）模型量化的方式，我说kv cache和参数量化，面试官问量化是怎么提高推理加速的效率，我答不太上来（3）transformer自注意力层的时间复杂度（4）stack和dequeue的区别（5）算法题：有效ip地址一面面试官是我遇到最善良的面试官，他对跨专业同学的包容性大到难以置信。也很感谢他的宽容和鼓励。最后反问环节，他跟我举了jieba分词的例子，鼓励我要多看代码，掌握好基础知识，很多时候实际应用就是利用大量基础知识来展开实现的。很可惜，他base北京，最终要去的是深圳，没办法找他当我mentor二面印象最深刻的问题是知识蒸馏技术路线。当时我介绍自己的项目，项目是关于bert模型知识蒸馏的。这个项目本身是偏指标驱动的，只要达到一定加速比/参数压缩比和一定范围内的精度损失即可。而面试官则提问我是否有做过文献和技术路线的调研，这部分我没答太好。幸好后面讲自己的工作就比较顺利了。算法题是字节经典题目“螺母螺栓匹配次数计算”，有兴趣的同学可以去查查。至于有没有问八股我记不太清了三面以后的规划、以前项目遇到什么难点+如何解决hr面论文等级、几作、贡献是什么；用几个词评价自己；为了面试做了什么准备；对面试岗位的理解；简单介绍自己的项目；能实习多久；研究生成绩怎样（因为我是转专业的学生，所以hr可能比较关心） #腾讯# #机器学习# #cdg# #算法#

想问下各位大佬，暑期实习做广告推荐的话是腾讯还是百度比较好。腾讯是pcg公共数据科学部，专门做游戏广告推荐。百度是手机百度商业化部门，主要负责百度搜索广告和信息流广告的模型算法。这两个都能转正，在此基础下，哪个秋招背书好一点呢（ps:我之前以为手机百度很烂，结果小红书搜了下，日，月活还是很大的，所以很纠结）