算法岗

全程1个小时，八股含量拉满，节奏很快的问了巨多1.自我介绍2.介绍实习项目3.召回的时候怎么进行kv查找，线上hive表如何维护的，有什么性能问题，数据多久更新调度一次4.精排的din模块中，target item和query对行为序列得出的embedding，加权相加或者逐元素相乘有什么不一样5.transformer多头的架构怎么实现的，输入输出的是怎样的，attention计算，维度变化6.为什么用LN不用BN7.BN和Dropout训练和推理有什么不同8.softmax防止数据溢出的公式是什么9.xgboost的正则项是什么10.gbdt怎么实现并行化的11.信息增益的公式12.树模型如何停止分裂13.数组中目标出现的开始和结束位置，二分秒了面完就过了，下周二面

最近大模型带火了算法岗，很多同学纠结该选算法还是开发。今天站在中立角度聊聊这两个方向，希望帮你找到最适合自己的路。开发的优势:1.学习氛围好：实验室里大部分同学都走开发方向，遇到问题可以互相交流，信息互通有无。算法学习往往需要独自钻研，这种支持系统对校招很重要2.岗位机会多：开发的招聘名额远多于算法，这是不争的事实3.竞争相对温和：虽然应聘人数多，但竞争者水平参差不齐。只要你踏实学习、认真实习，拿到大厂offer并不需要顶尖天赋4.薪资可观：虽然上限不如算法，但开发岗的SSPoffer性价比很高，且获得难度相对较低5.职业稳定性：开发工作成果更容易量化，只要认真完成需求，绩效通常不会差。算法可能一年都没有明显产出，容易产生焦虑算法的优势:1.薪资更具吸引力：随着大模型风口，算法薪资水涨船高，与开发的差距逐渐拉大2.学习成本较低：不需要深入掌握计算机网络、操作系统等底层知识，对非科班同学更友好3.处于技术风口：大模型热潮带来更多岗位机会，虽然总量仍不及开发，但未来AI领域会持续扩张4.与科研衔接顺畅：研究生期间的算法研究虽然与工业界有差距，但底层逻辑相通，不会浪费三年积累5.工作模式更自由：算法工作重视创新思维，不是靠堆时间就能出成果。而且通常不需要处理线上紧急事故，工作节奏相对稳定选择的关键不是哪个更好，而是哪个更适合你。校招的同学建议有侧重的同时也可多方向投递，毕竟现在竞争比较激烈。更多学习干货请看我主页。开发岗 大厂求职

一面8.6 全程45分钟：1.自我介绍2.介绍实习和项目3.讲一下Transformer的架构4.Bert如何训练的，Bert和GPT的区别是什么5.多头的作用具体是什么，mask怎么用的6.讲一下l2r，三个wise训练区别，效果如何不同6.做lc中等题，秒了二面8.8 全程40分钟1.自我介绍2.做了一道偏数学的代码题，应该不是lc上的3.问了下KNN相关原理和k值大小的影响（差点忘了）4.拷打简历，说完就结束了，没有反问我简历三面8.14 全程25分钟1.自我介绍2.说了下现在美团实习主要做的东西，目前进展3.唠日常，问了下目前团队氛围，以及详细说了下他们的场景4.叫我有时间可以提前来实习，然后就是说等9月谈薪许愿顺利！还是很想去这个部门的，另外美团转正应该也有了

开场介绍面试环节，科研项目考察+coding+反问，先吟诵自我介绍问项目环节，本来以为是类似互联网大厂聊项目拷打深挖细节，结果是考察项目涉及的模型/算法相关的八股先狠狠灌注了一波transformer八股：- 介绍transformer架构整体特点- 描述残差连接的细节、作用是？为什么有效？解释原理- 为什么用LayerNorm，有什么好处- transformer并行计算的能力体现在什么地方- 描述一下DeCoder在训练/推理时并行计算的过程CLIP相关：介绍CLIP架构、实现原理、优缺点Coding：经典最长上升子序列，先让说思路再coding实现。秒了，说完思路面试官说看你能力没问题要不跳过手撕直接过了。正好刚刚被+1 call了没接，搞得很慌就答应了反问：涉及算法相关的业务场景、面试考察流程；最后面试官追问了一些未来职业规划方面的预期差不多一共40min，面试体验比较满意（除了公司网络环境有点差，连热点也没用），整体发挥还行，不过有段时间没背八股了，有的地方感觉还能答得更好一些最搞的其实是实习负责的项目因为各种原因一直延期，前方一直在push催得很紧，搞得人心惶惶。然后面到一半的时候刚好被+1 视频会议call了，顶着被开除的风险没接（药丸，bushi）。面完赶紧回去跟进项目进度，还好会前我负责的部分基本上都告一段落了，开会内容和我相关的部分估计不多（大概是mentor帮我顶住了，再次跪谢）诶，其实最近实习下来越来越想留用了，工作氛围、技术前景、薪资待遇各方面都很满意，mentor也对我特别好，而且秋招血雨腥风也一直没个oc。不过听mentor说转正内部考核很严，hc也少，而且现在这个项目延期这么久，肯定会影响 +1对我的印象和评价，确实自己也是有责任的（第1段工业界实习，0基础几天速成相关知识，配环境踩了不少坑导致前期进展缓慢），这一关估计不太好过。事已至此，先许愿一个二面吧

如题，楼主计算机专业研三。由于导师 push 得比较紧，最近才有空开始找工作。研究生阶段的研究方向比较小众，虽然也有对口的工作但是还是太少了，所以想转测开或者算法（纯前后端我是真的不想搞了）。但现在算法岗基本都是大模型相关，说实话感觉和自己的研究方向也不契合，感觉不是很稳。现在最纠结的是两条路：- 直接走校招投对口岗位：但很多基础知识和八股都忘得差不多了，怕投了直接寄，再拖一段时间的话就怕没有HC- 转方向先找实习：感觉实习→春招/转正可能更稳一点，但又很担心时间会不会来不及，怕最后两头都没赶上还请大家帮忙分析一下

一图说明今年算法人人人人人人多，岗位少。

先讲下本人背景：女生/2本9硕/算法岗/对口实习/1篇一作CCF A论文二审中/3篇专利/国家奖学金/国家级省级比赛奖项/党员/班干/......目前的两个意向，估计这阵子都会发正式offer：1️⃣ 合肥 某事业单位机械臂运控VLA方向，年包24万，离家近开车1.5h，应该不加班吧，弹性打卡，公积金12%九月份就意向了，一直在等，院长那边都在帮我催人事部门的审批进度了，说下周给我offer2️⃣杭州 埃夫特启智机器人人形机器人方向，年包33万，离家远开车3.5h，日常加班1h，周末偶尔加班2h，公积金7%最晚明天给我offer，发完两天内会要求签三方11月份了，真的好累好焦虑好纠结，害怕做错选择，一点静不下心来应付中期答辩。我也想过谁优先给就签谁，可总觉得有点过于儿戏，uu可否给个建议

一面全程一个小时20分钟1.自我介绍2.讲实习项目，问了下多路召回合并的问题，怎么做的小流量ab实验，每路召回占比怎么确定。3.召回命中率怎么算的，怎么确认漏召的商品。反复盘问了很多细节上的东西4.讲了下另一个rag项目（做的不咋样）5.知识库的大小和结构6.扣了很多细节，觉得我做的太简单了，问我为什么不用大模型来微调（我说没资源）7.怎么微调的嵌入模型，负样本选择，rag里还可以怎么来微调8.如果现在用大模型让你重新做一遍你会怎么做，整个过程9.rag中，检索完用query和文档片段输入进大模型生成答案，在这里还有什么效果更好的方法？10.rag相比于微调解决什么问题11.做了两道mid题二面全程40分钟二面没有任何的八股和做题，只有对我实习的一个深挖，问的很细，展开问了特别多，个人觉得答的一般然后就到hr面了，但估计还有三面的

1.自我介绍2.随便讲了下项目，讲了下遇到的困难怎么解决3.又讲了下lgbm，深度问了下原理，问得很细4.就聊了20多分钟项目，然后写题：字符串中合法ip地址，之前没做过，边界条件太难受了，有一些案例没有正确输出，力扣和网上好像也没原题已经在评估中了！希望有好运气吧