华泰证券、Momenta 、作业帮算法工程师社招面经

华泰证券

1. 自我介绍,说说项目。字符串匹配,KMP、BM算法说一下任意一个分类算法文本去重 :simhash说一下做命名实体识别项目的整个过程word2vec原理大概说下?

2. 说说项目。

3. 说一下任意一个分类算法。

4. 文本去重simhash原理。我回答映射成hash值,计算海明距离

5. 问word2vec原理我回答在PLM上做了修改,实际上学得一个语言模型,词向量是个副产物。 输入m维初始化的x,x也是要和参数一样进行更新的。 分为CBOW和SG ,优化技巧又层次softmax,和 负采样

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Momenta

面试的是苏州的高级研发工程师,四轮技术面试,最后一轮和ceo

1. 一面其实就是笔试题目比较简单。

2. 二面部门总监,问了问简历内容主要是项目经历,比如有没有遇到什么困难怎么解决。

3. 三面另一个部门总监,感觉问的更偏向于怎么管理一个项目,比如怎么和数据沟通,数据有什么问题。

四面ceo,还是简历内容,和一些简单的比如最小二乘。有一个面试官直接说他们加班比较严重,感觉更偏向于落地应用,应该是有盈利压力,感觉不是要招算法研究的更偏向于工程实现

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作业帮

1. 先是说了说项目的事情,好像对于项目的要求不那么严格

2. 之后开始算法的部分先是一个回文序列,从里向外的那种

3. 之后问了一个堆排序的问题,感觉比较基础最后问的是语言的,我的是c++和python,问的比较细致,对面向对象相关的比较关注。

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发布于 2021-05-15 13:39

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1. 手撕 合并区间2. 八股1)请介绍 Transformer 的结构组成及各部分作用,在长序列时空数据中,2)如何降低 Transformer 的计算复杂度?常见的稀疏注意力变体有哪些?3)GNN的消息传递机制是怎样的?在时空图中,如何结合时间信息编码节点特征?你接触过哪些时空 GNN 模型?4)LoRA微调的原理是什么?秩 r 的选择会对模型表现产生什么影响?5)RAG的完整流程,在时空出行数据场景里,构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响?6)强化学习在 Agent 优化中的应用,结合出行推荐 Agent,你会如何设计 Reward 函数?3. 项目1)微调时的训练数据是怎么构建的?如何保证样本多样性和质量?2)在 RAG+时空知识图谱的 Agent 系统中,知识图谱更新的机制是怎样的?是怎样保证实时性的?3)在大规模轨迹数据下是怎么做负采样(Negative Sampling)的?4)训练 LoRA 模型时,你是如何选择冻结层的?依据是什么?5)在高并发查询 Agent 系统中,你会如何优化召回和生成阶段的延迟?4. 开放题1)大规模 Agent 系统在多线程/多进程场景下的资源调度策略如何设计?2)如果你要在 GPU 资源有限的条件下同时提供推理和微调服务,如何做资源分配和任务调度以保证时延和吞吐?
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