互联网大厂招聘

2026秋招提前批 7月起就陆续开放，10月很多岗位已经截止！想秋招，晚一步就错过心仪公司！这份【2026秋招信息表】，就是帮你省时+提效+找到网申入口的好助手统计周期：2025年7月起～26届秋招结束每周工作日更新，秋招高峰期每日更新！！！覆盖国企央企/bank/外企私企/独角兽/高校/事业单位可按公司/行业/岗位/地点/截止时间/招聘对象筛选

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2026秋招提前批 5月陆续开始很多岗位，10月就有很多岗位已经截止！一直更新到26秋招结束！！！每周工作日更新，秋招高峰期每日更新！！！1、覆盖国企央企/bank/外企私企/独角兽/高校/事业单位2、每日更新30+家企业，岗位实时追踪4、按公司/行业/岗位/地点/截止时间/招聘对象筛选

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结合最近辅助修改的简历及项目，老师总结了部分大模型微调简历的踩雷点。🙅‍♂️错误示范：在 x任务中，获取 xxx 条数据，通过规则 or 脚本清洗出 x 条数据，然后微调 y 大模型，在业务上提升 x 个点。✍🏻原因:大模型微调的平台是现成的，基模是现成的，体现不出核心能力。✅应该怎么写？首先介绍业务背景：业务是一个销售对话业务，机器人是销售，代替真人，直接面对用户。我们会给模型设定任务，任务是 prompt 。步骤1️⃣．提取训练数据问题：1.真人通话每通电话任务是未知的，我们训练数据是任务＋通话的 pair 对。2.真人通话很乱，与客户的对话是各种交叉的，导致 asr 后并不是一人一轮。解决方案：1.首先通过大模型 prompt 对该通电话提取任务，得到任务＋ pair 对。需要用到 cot + reflection ＋多 Ilm 一致性+ debating 的模式。2.使用大模型根据以上任务和真人对话，让大模型编写出通话内容。提问，为什么要编写而不是直接用？步骤2️⃣．制定训练数据集问题：1、正常的对话内容，前面几句和后面几句基本上一致的。都是问候和拜拜，但是也有一些差异。2、因为都是相似场景，虽然任务不同，但是很多场景语义很相似。解决方案：1、基于轮次的权重采样：通过轮次设定权重进行 weighting sample 。解决问候和拜拜的高占比问题。2、基于语义的采样：使用 bert 对对话内容进行 embedding ，然后使用层次聚类通过调节阈值聚类出相似语义的类。对一个类里的样本进行随机采样，提问，为什么要对重复语义的数据进行下采样？3、基于客户类型和产品的采样，因为很多产品是热品，导致对话内容有偏，用户类型一样，需按照类型调整整体比例采样。提问，为什么要这么采样？步骤3️⃣．制定训练数据集我们直接把输出当作 target 进行训练。使用的 lora 训练，但是 lora alpha 设定成为4倍的时候达到了比较好的效果，经验值不同任务不一样，提问，在各种情况下要怎么调？步骤4️⃣.dpo训练问题：v1版本训练时，很多输出内容是对的，但是输出的语气不太像真人，机器人味还是很严重。解决方案：由于训练本身是有 ground truth 的，因此使用v1训练的模型，预测训练集，使用大模型对比两者语气不符合训练集的拿出来，使用训练集的 ground truth 和模型的预测数据作为 dpo 训练对，对v1版本模型重新训练。📳这里老师只是简要进行概括解答，具体情况和详细解答可以咨询辅导，如果想了解项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

今天老师为大家梳理了字节算法岗关于大模型Rag的面试题，供各位同学参考。1️⃣ LORA 原理：解释 LORA(Low-RankAdaptation)的核心思想，如何通过低秩矩阵实现参数高效微调?数学形式如何表达?2️⃣Self-Attention机制：自注意力机制中 O/K/ 矩阵的作用是什么?如何通过缩放点积计算注意力权重?公式推导并解释Softmax 的意义。3️⃣位置编码：Transformer为何需要位置编码?主流 LLM(如 LLaMA、GPT)使用哪种位置编码(如 ROPE)?相比绝对/相对位置编码有何优势?4️⃣Seq2Seg 模型：Seq2Seq模型的核心组件是什么?Encoder-Decoder结构如何解决长程依赖问题?5️⃣RAG技术：RAG(检索增强生成)的完整链路包含哪些步骤?为什么它能提升生成质量?6️⃣大模型幻觉：大模型产生幻觉的根本原因是什么?7️⃣显存计算：7B 模型在训练和推理时的显存占用如何估算?显存与参数量、批次大小、序列长度的关系是什么?8️⃣实习与论文：详细说明实习中解决的一个技术难点，涉及哪些模型或算法?如何评估效果?9️⃣链表操作：删除链表倒数第 N 个节点的算法思路?如何用双指针法实现?边界条件(如头节点删除)如何处理?📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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求建议求评论！手里捏两个offer实在不知道怎么选了，综合考虑下来真的好难选啊😭😭😭

大厂算法岗面试官帮你规划学习路线✴️今天给大家梳理一下：算法岗求职过程中关键的影响因素，希望能帮助同学们达到算法岗的要求。0️⃣学历：硕士以及以上。一般来讲，学校层次在985/QS前200尤佳。简历非常优秀的211/双非硕士也有机会。1️⃣初期准备：要有python和深度学习/机器学习基础，其中针对关键的模型（CNN/RNN/Transformer/VIT/Bert/GAN等），要熟悉原理以及能进行模型训练/测试。2️⃣方向选择：从目前热门的方向，比如大语言模型，多模态大模型，AIGC图像生成，搜广推中选择未来的发展方向，这些方向更容易拿到大厂算法offer。3️⃣简历：重点突出对口且有质量的项目经历，以及实习经历，这个是决定是否能够脱颖而出的关键。这一部分如果缺少，可以后台咨询补充经历。4️⃣面试能力：（1）体现在能否给面试官有逻辑的体现自己过往的经历，比如有质量的项目/实习经历。（2）对算法领域有足够的了解，更多体现在对新方法的跟进以及经典方法的理解。5️⃣代码：leetcode top 100分类别去刷，包括数组，链表，矩阵运算，动态规划等等，以及经典网络代码，比如MHSA，LN等。🍁如果想进一步了解如何规划学习路线，提升简历和面试能力，欢迎后台咨询。

今天老师给大家分享推荐算法3轮面经，供各位同学参考。1️⃣第一轮1、先自我介绍，我的习惯是经历简单介绍一下，然后自然转向准备最充分的一个项目开始详细讲，面试官感兴趣的话最好，不感兴趣的话会直接打断的。主要介绍了项目的背景，难点和解决方案，面试官关心的点主要集中在问题抽象和损失函数，讲清楚为什么这么做，项目大概聊了半小时左右2、机器学习基础：推导 lr，写出loss和梯度（比起推导svm来说简直就是送分题，要是写不出来的话估计会直接挂，基础还是要好好准备）3、算法 链表对折 1 2 3 4 5 变成 1 5 2 4 3拆解一下题目，(灵活)找到链表的中点 牛客题霸: 链表中倒数第k个节点 是找中点的复杂版，都是双指针解法翻转后半段链表 牛客题霸: 翻转链表合并两个链表 牛客题霸: 合并两个有序链表 是复杂版2️⃣第二轮1、先介绍项目，主要聊了项目背景和收益，收益具体怎么衡量，项目如何上线生效2、算法题 m*n的二维数组，只能往右或者往下，找最短路径，n空间 牛客题霸: 矩阵的最小路径和3、有了解过设计模式吗？(答了常见的工厂模式和单例模式，对应的应用场景，简单扯了一下装饰器模式，也是看xgb源码看到的，其实不会用)4、系统设计需要注意什么，如何设计一个系统，系统性能如何评估，需要考虑哪些指标（考察点应该是线上的系统了，指标比如内存使用率，qps，99 39 49时间之类的）5、之前帮阿里云录制过一些深度学习的入门课程，简单聊了一下相关的内容3️⃣第三轮1、先介绍项目，主要聊了项目背景和收益，收益具体怎么衡量，项目如何上线生效2、介绍xgbgbdt和xgb的区别(居然没有问lgb)怎么选最优分裂节点，怎么加速，预排序有什么作用，怎么分箱，等宽还是等深怎么处理缺失值的，预测时候缺失值怎么办3、为什么离职，希望一份什么样的工作4、有没有什么问题想要了解的（问了业务场景 工作内容）📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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✅第一轮 抖音推荐算法一面✴️1、项目问了一下快手的工作2、八股介绍一下MMOE,极化现象知道吗，如何解决？L1和L2的区别介绍一下bn过拟合还有什么其他方法3、code最大子数组和链表交替打印4、反问业务是图文推荐，据说老板很重视，冲冲冲✅第二轮抖音推荐算法二面✴️1、项目介绍了一下快手实习，很深入探讨2、code隐马尔可夫模型，牛逼我只能说给定PI, Q, P矩阵，玩N次游戏，求N次游戏得到的R的概率刚开始说了个暴力解，然后在面试官提醒下，弄出来个DP算法，非常考验数学和DP的理解3、八股Adam的公式，额外的开销AUC定义，AUC如何计算，如何优化介绍一下self-attention📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

京东招人啦！来找我内推 ✨一键直达 可以直接把你简历给到HR 负责跟进度软件开发岗(前后端)产品经理岗算法岗运维岗网络工程师岗都招人！！最好做过AI类项目，拥有AI产品落地的经验。有兴趣的同学可直接私聊我，也可直接扫内推码投递哦～

需要算法岗位求职辅导的同学，欢迎后台联系。

今天给大家分享一下，在面试中，大厂面试官如何去判断算法岗面试者的能力。本期分享主要针对实习和校招求职，社招下期在进行分享。🌟针对算法岗主流的方向，比如CV/NLP/LLM/多模态/AIGC/搜广推等等，面试中存在一些算法岗考核的共同点。1️⃣项目质量：主要通过从面试者的描述中，提取关键信息，比如解决什么关键问题，是否有系统性的优化思路或者创新点，以及最终能达到什么样的指标/效果。里面包括实习项目/横向课题/实验室项目等，无论是什么类型，都要对问题和解决方案有深度理解才行。2️⃣逻辑表达能力：结合第一点来考察，具体体现在是否可以在5-10min内把经历讲清楚。3️⃣基础知识：具体不同岗位考察的侧重点不同，会分为两部分，比如项目相关的基础知识以及纯粹的八股问题。如果面试大模型岗位，一些基本的LLM架构/训练方法/RAG等是重点。如果是搜广推，则是业务问题和机器学习概念为主。如果是面试AIGC算法岗，Diffusion/DIT/新方法等都可能会涉及。4️⃣代码能力：以leetcode为主，能AC并且能够进一步优化时间复杂度最好。如果不能完整AC，要能讲出代码和优化思路，但是也有不通过的可能。5️⃣头脑灵活度和学习能力：主要通过提出公司内部目前面临的问题，让面试者讲自己的想法。比如阿里/字节很喜欢这种方式，一方面有机会获得可行的思路，另一方面，如果回答能出乎面试官意料，就很加分。✴️关于我们：真实大厂在职（阿里/腾讯/百度/字节）的资深算法工程师，致力于帮助更多同学进入算法行业，推动行业发展！

通过大厂辅导老师，我走了哪些捷径想要进入互联网行业，从事高薪算法工作的朋友，如何走捷径，拿到算法 offer ？✴️自我介绍：我是转行进入算法行业，没有专业经历，但现已入职大厂，并且实现薪资大幅提升。✴️弯道超车:刚开始转行缺乏具体规划的时候，找了来自阿里，字节，腾讯等一线互联网大厂的在职算法工程师团队进行辅导，针对当前热门的算法就业方向，老师带着做大厂的算法项目，注重实践能力和面试能力的提升。✴️项目方向（热门方向）:1️⃣AIGC图像生成2️⃣多模态大模型3️⃣大语言模型4️⃣搜索，广告，推荐5️⃣自动驾驶我选择了1️⃣AIGC图像生成和2️⃣多模态大模型两个方向。✴️项目辅导流程：形式是1V1上课＋课后实践＋答疑。具体包括：理解项目流程，实践项目代码，学习方法原理，梳理面试问题，修改简历，提供虚拟面试等内容。✴️时间：老师会根据我的时间灵活安排课程，整个辅导我花了2个月左右，但后续也会因为各种琐事叨扰他们，他们是我在大厂的第一份人脉，哈哈🤗✴️成果：最终我的简历上增加了两个高质量的项目，相当于我的实习经历，并且有了这两个项目做基础，我的简历提升和面试过程就轻松了些，现在已经成功上岸！

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✴️算法面试中遇到一道实战场景题：在大模型训练中使用GRPO，训到一半 reward 就很容易突然掉下来的原因？GRPO 出现这个问题，需要详细了解强化学习（RL）的基本迭代架构，即 Actor-Critic 架构。知行互动（AC）架构为什么要有 Critic 呢？这就涉及强化学习的算法稳定性问题。与监督学习（SL）相比，RL 实际上是很难稳定的一类训练机制。💣大致的原因如下：RL 本身是处理动态系统的最优控制问题，而 SL 是处理一个静态优化问题。动，就比静更难处理。加上 RL 的数据非稳态，Env-agent 交互机制的数据采集量少，这使得梯度计算的方差更大，方差一大就容易偏离预期目标，算法就容易跑飞了。主流的强化学习算法是怎么解决这一问题的呢？加上 Critic，使用 State-value function 或者 Action-value function 稳定策略梯度的计算过程。更高级一些的算法是采用 Advantage Function，也就是加上了 Baseline，增加梯度计算的稳定性。这是 AC 算法总是优于 REINFORCE 算法的原因之一。✅然而 GRPO 并没有 Critic 部分，原因比较简单，因为 GRPO 是用于训练大模型（1000 亿级别的参数规模），若是使用“知行互动”架构的话，等于需要存储两个大模型。Critic Network和 Actor Network，对存储要求极高。怎么节约存储呢？把 Critic Network 去掉，替换为在线估计 Advantage function 的算法，采用了“时间（算力）”换“空间（存储）”的做法。这就是 GRPO 的设计思想。与之对比，OpenAI 提出的 PPO 算法（也是 GRPO 的基础算法），它的值函数通常是一个与策略模型大小相当的模型，这带来了显著的内存和计算负担。考虑到 OpenAI 并不缺算力资源，不缺存储资源，即使 PPO 算法设计的如此糟糕，照样用的风生水起。🤳回到最初的话题，从原理上看 GRPO 并非完美，与 PPO 相比实际上处于是半斤八两的水平，算法设计存在“稳定性”缺陷，但是为什么 DeepSeek 还能用的比较好呢？因为 DeepSeek 的数据足够多，多到可以“完美”地避开 GRPO 的稳定性缺陷。每次的 Policy Gradient 计算，只要 Batch 数据足够多，就能有效降低 Policy Gradient 的方差，就能获得比较稳定的迭代。当每次使用的数据批量比较小的时候，它的稳定性缺陷将是致命的。这类规模的策略训练，建议优先选择带有 Critic 的强化学习算法。🌟如果大家想了解高质量的项目辅导以及提升面试能力，欢迎后台咨询。