主要是问项目和论文，因为项目用的Autoformer与Transformer类似，一二面都被拷打self attention以及训练细节。穿插着考察一些常规八股（交叉熵，过拟合问题，normlization等），以及项目里使用的一些成熟的机器学习算法的原理（被拷打LDA的原理，麻了），手撕一些力扣题。4.18 一面4.23 二面4.25 hr面4.26 oc整个流程挺快的，给快手HR和面试官点个赞😬

目前接了某中厂(zyb)核心部门貌似非核心业务的搜索算法offer，还没入职。现在可能会有其他选择，关于大模型的prompt和rag的岗，英te尔这种公司。想问一下大家，这种该怎么考虑啊？背景是：之前有过大模型prompt和rag的小厂实习经验，但技术层面不深入。几乎没接触过系统的搜广推。个人感觉：去做传统搜索，应该会学到东西？想法是：没接触过就想接触接触。。然后大模型如果没机会接触微调的话，只搞prompt和rag是不是有点虚，因为现成的框架和工具已经很多了，感觉技术含量不高，就纯应用。将来秋招继续找算法岗的话，哪个会帮助更大呢？希望大家给点建议，讨论讨论也好哇谢谢u...

请问一下快手广告推荐算法base地，北京和杭州应该怎么选择，北京和mentor交流会多一些，杭州的话离家近一点，但是交流偏少，而且需要经常去北京出差。

职场感受pdd 业务发展很快，每天都有新的业务问题要解决，跟着前辈们能学到很多东西，技术岗位的同学会亲身经历 618 和双 11 高流量带来的挑战，收获感满满。岗位服务端研发岗，客户端研发岗，算法岗，数据分析岗等都有。工作环境公司位于上海市长宁区金虹桥国际中心，技术岗标配台式机和人体工学椅。薪资福利pdd 的薪资福利比较有竞争力，包一日三餐，每日都有水果，饮料无限供应，过年过节礼物都有，年底还有大红包。相关问题是什么部门：我们是商业化部门，通过我这边内推的话，优先是到我们部门实习转正概率：往年的实习生转正概率都比较高的语言：pdd 这边的技术栈以 java 为主，不过语言其实无所谓，都是相通的...