字节电商NLP 智能客服 一二面凉经

全程一个小时1.自我介绍2.挑一个项目介绍，我介绍了我论文的项目，直接共享屏幕，分块介绍，中间穿插着很多提问，面试官貌似对共情的相关介绍有很多疑问3.面试官看我之前有一篇论文也跟这个相关，又让我讲一下那篇论文，我就又共享开始讲，到此为止还是比较顺利的4.反问，问部门的业务，说是做文档问答、RAG这块的5.代码题，此时开始凉了，面试官说我笔试做的不好，要给我出一道算法题做一做，然后给我发了题的链接，打开一看傻眼了，完全没见过类似的，大概是实现一个红包算法，输入是红包数和总金额，输出每个红包的金额，中间还有很多限制条件忘了；鼠鼠一直在刷hot100，哪见过这阵势，直接鼠脑过载😭做了半个小时憋出了十几行代码，给面试官整笑了估计，怕是反手要挂我了整体肯定是凉透了，这是头一次面完就知道铁定要凉的😭 #软件开发2024笔面经#  #算法#  #面试时最害怕被问到的问题#  #面试中的破防瞬间#  #简历被挂麻了，求建议#

实习生招聘单位：上海人工智能实验室地点：上海徐汇岗位名称：多模态文档理解数据挖掘与应用实习生岗位职责：    ▪   参与多模态文档理解数据挖掘，清洗，处理，支持模型训练   ▪   基于多模态文档理解数据集，构建相应的benchmark，并验证数据集的效果   ▪   基于已有数据集，结合RAG构建相关文档理解应用职位要求：   ▪   熟练掌握数据挖掘清洗，能够处理多种模态的数据并进行评估，构建benchmark   ▪   熟练掌握python等主流编程语言，熟悉linux开发以及软件开发工程   ▪   熟悉大模型应用，RAG的构建和评估，熟悉文档理解相关工作，使用langchain，lammaindex开发过应用的优先考虑   ▪   有较强的主动性，具备良好的学习和沟通能力。   ▪   能够连续实习六个月，每周线下到岗四天以上者优先考虑简历投递：maosong@pjlab.org.cn #实习#

4.26更新：4.23HR面后进入录用评估，昨天已收到offer邮件！祝大家也早日收到满意的offer！#晒一晒我的offer#—— —— —— —— —— —— —— —— —— ——10分钟后更新：发面经真的会有好运！10分钟后状态就更新为HR面了—— —— —— —— —— —— —— —— —— ——#如何判断面试是否凉了#4.10初试，4.16复试后面试官让等HR电话，目前官网还是复试链接状态，慌得一批。。。听说发面经有好运，许愿早日进HR面！初试：（约50分钟）1. 面试官介绍部门2. 自我介绍3. 聊简历4. 八股    Q：如何规范LLM的回答？    A：1.SFT微调；2.上下⽂学习（prompt中给例⼦）；3.涉及到专业领域时，使⽤RAG    Q：RAG实现？    A：1.分割文档 2.使⽤向量模型将文档转为向量（对⽐学习，双塔模型）3.将向量灌⼊向量数据库；4.将⽤⼾query转为向量，并在向量数据库中检索；5.设置距离阈值，将前n个最相关的结果给到大模型    Q：Transformer中的⾃注意⼒？    A：将每个token embedding与Wq，Wk，Wv相乘得到Q，K，V。对于每个token，计算其Q与所有token的K之间的点乘，通过softmax转为系数，与对应token的V相乘得到与该token的注意⼒。    Q：Transformer中的Q与K点乘后，为什么要除以根号下dk？    A：点乘当dk较⼤时，会导致结果较⼤，经过softmax后可能会导致梯度消失。除以根号下dk相当于正则化，防⽌梯度消失    Q：SVM基本原理？    A：最⼤化超平⾯和⽀持向量之间的margin    Q：SVM是⼆分类模型，如何处理多分类问题？    A：训练多个⼆分类SVM模型对应于每个类别，判断样本是否属于该类，最后根据每个模型结果的置信度得到结果    Q：SVM是线性模型，如何处理⾼维问题？    A：使⽤核函数对数据进⾏升维5. 算法题：DFS模版题，较简单6. 提问环节    Q：有什么可以提⾼的地⽅？    A：多了解模型微调复试：聊简历，一道算法题，20分钟结束算法题：给定字符串，输出其中不包含重复元素的最长子串的长度

腾讯24届大模型方向，校招正式员工组内还有hc，主要做RAG，大模型训练，有兴趣可以私聊 #腾讯#