ai算法工程师

腾讯 NLP (2+1) 🥲🥲 HR面后挂了1. 实习+项目介绍2. 讲一下大模型的发展史3. 分布式架构你了解什么？展开描述下4. 跨模态对齐的方式有哪些？为什么现在逐渐不使用Q-Former？5. Baichuan2-7B的模型架构怎么样的？它的位置编码怎么实现的？跟Qwen家的位置实现编码有何不同？6. Qwen-VL有使用了解过吗？它的架构怎么样的？有什么独特之处？7. 说一下Adapter和P-tuning以及Lora之间的区别和联系？8. 你的数据集如何构建的？如何评测的？请详细展开说下9. 你在进行数据集评估过程中，遇到哪些困难？怎么解决的？10. RAG检索的内容是否真的相关？有没有进行Rerank或者其它别的操作？11. 对于Agent你有什么看法？12. 强化学习DPO了解过吗？跟PPO的区别？有什么好处？13. 请谈一下大模型完整训练过程以及每一阶段有什么作用？14. 你如果让你来评价你自己，你觉得自己的优势是什么？15. 你自己职业规划有什么想法？16. 你如何看待这个职业？面经  实习内推  nlp自然语言处理  腾讯客服

🌟【背景速览】1. 25届应届生，BG双非本末9硕，自动化硕士，研二上学期转NLP2. 0.2小白转nlp（组会一直听同门讲NLP相关内容）3. 历时9个月逆袭本人去年四月份前没有任何实习经历，主要通过github，B站，知乎以及xhs自学。💼【日常和暑期实习投递】许多小伙伴和我最初一样，认为必须做好万全准备才能投递简历，其实现在回看是wrong。后期会越来越发现，那些投出去的简历似乎都消失在了茫茫人海中，已读不回或毫无进度。—— 投递策略：先开枪后瞄准 ——1. 过一遍八股后，多投简历（优先****，其次官网...），投得越多，面试机会越多。2. 积累经验：面试是不断查漏补缺的关键阶段，面试技巧也会越来越熟练。3. 隐藏机制：大厂「复活甲」：同一公司不同部门可多次被捞（腾讯简历多刷新提高曝光度）日常实习岗转化：表现优异可转暑期留用通道（主动询问HR可能性，现在大都画饼子）4. 建议：周日投N家 → 周中n家测评或面试 → 周六复盘改进 → 循环📚【手撕准备】1. 初级：免费的《代码随想录》，侧重思路和基础。2. 中级：刷******** Hot100。3. 高级：B站关注“灵山茶爱府”，学习题型分类及解题方法。4. 总结：Hot100足够应对绝大多数企业的手撕，时间充足三阶段，不足直接中级。🔍【知识储备】八股会先在知乎以及xhs查找先进行总结，面试进行补充，底下再扩展。分为详细章节记录参见图4超高频：项目：—— 项目深挖——1. 务必了解甚至精通你负责的项目部分，因为面试官可能会一直询问到你的知识盲区。2. 熟悉面试中可能遇到的问题包括但不限于：你具体负责了项目的哪些方面？项目的应用场景是什么？模型的输入和输出分别是什么？是采用了全量数据训练还是LoRA（低秩适应）？资源的使用情况是怎样的？你使用的训练框架是哪一个？数据的多样性如何？在项目过程中，你认为最具挑战性的部分或项目的难点在哪里？有没有考虑过其他的解决方案？等等等。。。高频考点：—— 八股拷打——1. Transformer解剖图，从输入到输出结构和作用倒背如流。已成功一大步。2. Bert家族图谱（Roberta/ALBert等）3. LLM实战工具链，例如PEFT，SFT，RL，切词等等🤔【遇到的问题】1. 当遇到知识盲区时：这个问题我目前的理解是XXXX，但更优的解决方案可能需要XXX2. 当被质疑项目深度时：这个设计确实存在改进空间，根据最新ACL（XXXX）论文，我们可以尝试引入XXX方案有任何问题可以评论区留言或者私聊哦~

科大讯飞 NLP (2+1+1) 🚀主要是以项目为主，如果项目有论文支撑，直接对着你的论文直接开讲，中间打断提问发散问题, 最后八股拷打。八股如下包含飞星计划以及秋招正式批：Lora为什么在工业界这么吃香？原因是什么？LLM的分布式框架了解过吗？展开讲一下它们的优缺点？大模型的训练的完整流程是什么样子的？为什么要先经过SFT微调，在RL？DPO和PPO有什么区别？你更喜欢使用那种？当时浅浅回答了下，喜欢DPO，优点说明下。DPO的公式给我写一下或者口述一下？当时没写出来🙄DPO跟对比学习有哪些相同点和不同点？我的项目用了后者跨模态对齐如何做的，你都了解那些对齐方式？模型的幻觉问题？以及RAG的好处？如何利用RAG去缓解模型环节？ROPE给我介绍一下？代码能写下吗?（当时还不会写🙄）你了解哪些多模态encoder？没有Leetcode🫡，但对着论文拷打发散问题很难受🤕

概述 对于给定数据集，其中。线性回归的目的是找到一个函数  使得线性模型的预测值与真实值尽可能接近。通常选用均方误差来判断其接近程度，即  当均方误差最小时，即可求得最优线性回归模型。此时  表示的解。我们只需要求得均方误差在最小值时的值，因此均方误差的常数项可忽略。 一元线性回归 当数据集中的维度为1时，即，此时为标量，则对于给定数据集，线性回归给出的模型为  此时也是标量。易证对均为开口向上且恒大于0的二次函数，因此我们可以使用二次函数对称轴公式或求导来确定该函数的最小值。这里选择求导的方法。将分别对求导：  令上式等于0，得到   多元线性回归 最小二乘法 对概述中的式子，我们令  则 ...

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汇川集团 AI算法(2+1) 🚀一面技术面 二面是HR面（我是没想到），终面 主管综合面（技术+规划）1. 实习+项目介绍2. LoRA家族有哪些，优缺点是什么?3. 当你在遇到一些技术问题的时候，你通常会用哪些方式去解决？4. 跨模态对齐的方式有哪些？各有什么优缺点？5. 志愿者证书的评比方式？6. 对自己未来的一个发展方向和行业有什么想法？7. 你如果让你来评价你自己，你觉得自己的优势和不足是什么？8. 你上升的空间这一块对自己职业规划有什么想法？

本人情况，男，双非本末9硕，非科班自学算法目前决赛圈是三个，都是ai算法：1️⃣华为Title好一点，但是业务是面向内部的，会不会不好跳槽？而且薪资低2️⃣汇川   对象在苏州，未来想跳槽回去。苏州也有个汇川，不知道容不容易转到苏州。3️⃣理想汽车  工资高不少，部门较核心，跟之前做的也相关，未来能跳槽到苏州 魔门塔有些纠结求建议，求各位畅所欲言引流 字节 #阿里

ai工程师华为秋招部门怎么选呢？感觉每一个都不对口。。。也不知道他们里边做什么。。。

我想问问这个岗位手撕深度学习的题是正常现象么？我准备的力扣hot100直接白干，题目一出来人都傻了

如题本人现在25，准备做一年科研助理申请26fall的博士。不出意外的话背景是双9本硕＋华五/自动化所博，读博期间的方向大概率是ai＋自动驾驶/具身智能，想知道如果能发几篇a会的话，有机会毕业拿ai算法的offer吗？

许愿池  除了ic岗位。与ai算法相关的岗位，有拿到思朗offer的佬吗，hr说面试通过了，还在薪酬审批中，已经等小半个月了，是大家都在等，还是说就我泡思朗池子😂

🏢公司名称：快手💻招聘岗位：算法策略工程师-【电商】🌟内推码：https://zhaopin.kuaishou.cn/recruit/e/#/official/social/job-info/24699?token=c10095bae9610667979b1a2b3beb88b4快手电商急招算法岗，不看年限，欢迎大佬直接提交简历，我直接发给中心leader！引流

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