光大证券暑期实习面经

信息技术部 数分岗
共25min 腾讯会议 可以不开摄像头 但面试官会录屏 总体来说问的比较细 比较全面
  1. 自我介绍
  2. 挖项目
    1. 比赛时有几个人?角色分工?遇到的困难是什么?
    2. 数据是结构化数据吗?(字符型、数字型)
    3. 为什么选择这个模型?
    4. 想要达到什么样的结果?如何评价结果的好坏?
    5. 有去学习其他选手是如何实现的吗?是否有看过他们的论文?
  3. 为什么选择金融、证券行业?
  4. 挖实习
    1. 介绍主要工作内容
    2. 对日常工作内容,是否有过优化的点?或提出、想过什么改进方式?
  5. 反问
#面试复盘##数据分析师##实习##面经##光大证券##金融科技岗#
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看来还是主要是挖项目
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发布于 2022-05-24 09:08
有收到二面了吗
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发布于 2022-05-24 21:40
滴滴
校招火热招聘中
官网直投
😂救命,同一天面试的,只问了很简单的几个问题,就10分钟
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发布于 2022-05-25 12:30

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投递经纬创投等公司7个岗位 >
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孩子目前拿到了几个日常实习的offer,下半年就要去继续读硕,现在把一些跟大模型基本无关的全部排除,有个大厂做的事情看起来像是完全CRUD没有什么LLM的应用场景应该就不去了,其他大厂当时保险起见投的基本都是传统后端岗,基本没什么大模型场景,另外有offer的应该这两天也要开始推掉了,剩下的这两个想请各位来帮忙参考一下应该去哪个,1. 某中大厂,做机器学习平台,大模型部署,分布式,微服务的工作。因为偏AI infra,技术栈应该和多数做系统的后端比较通用,比较适合去类似后端开发岗位,而且他们这个服务是部署前期,用户量从已经达成协议的其他机构来看应该会有不少,结束之后比较好说成果。岗位也是大模型相关,因为公司体量比大厂还是小不少所以每个人搞的东西似乎比较广,应该还是会涉及一些和模型相结合的相关工作。但是这个岗跟模型训练和微调甚至数据处理本身似乎关系不大,可能会参与一点涉及Peft的工作?但是绝大多数似乎都是平台研发做接口做API和做分布式,训练过程和推理加速估计不会有多少涉及,语言Go和Python为主,我没听见有很多用C++/C的地方我感觉GPU和并行计算估计是接触不到了,对之后找算法岗和大模型岗除了场景本身可能有用以外用处似乎比较有限。2. 新能源车厂,做机器学习系统,边端推理加速,并行计算,高性能计算。公司Title名声差别不是那么大,做的东西是风口热点,而且因为不好做所以护城河深。C++和Python为主,基本是正统高性能计算岗,纯血机器学习系统。但是因为我之前没有其他后端方向的实习,对分布式和微服务这种后端常用技术栈这个岗位应该基本完全没有涉及,如果机器学习方向出现问题不好转通用后端。而且不确定组里的技术水平是怎样的,考虑到是在车厂所以模型体量会偏小而且更多关注在边端设备的推理加速,之后全职找工作类似场景感觉比较有限,因为业务跟多数互联网公司差别都很大,相当于之后基本只能去车厂和硬件厂找,大公司可能会有但是体量应该会非常小。想请各位帮忙选一下,谢谢大家,如果希望知道其他细节可以来问。现在还有几家在流程的,也有很类似的岗位,希望可以获得一些参考。 #晒一晒我的offer#  #牛客在线求职答疑中心#  #我的求职思考#  #如果可以选,你最想去哪家公司#
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