吉利秋招面经

职位:感知算法工程师

一面(08-15)

自我介绍

项目经历

  • 简要介绍时空预测模型
    • 图的权重怎么更新的
    • 输入输出是什么
    • 目标函数是啥

实习经历

  • 有没有使用过transformer,讲一下原理。
  • 损失函数用的什么?公式是什么?
  • Dice loss可导吗?不可以的话怎么写backward。
  • 有没有自己写过backward函数。

基础知识

  • pytorch的model.eval(),model.train(),requried_grad=Ture/False,with torch.no_grad()、detach()、tocpu(),上述这些函数调用后对模型、变量的影响
  • attention,transformer,卷积的联系与区别。
  • pytorch的torch.nn.DataParalleltorch.nn.DistributedDataParallel 的区别。
  • pytorch中的DistributedDataParallel的map和reduce的过程。

手撕代码

  • 两数相加(要求自建链表,建议用C++写,但是还是用了Python)

其他

  • 考虑读博吗?
  • 成绩如何,是否保研?
  • 对意向城市有什么想***考虑宁波吗?家里人怎么看待意向城市?
  • 有对象吗?
  • 平时有什么兴趣爱好?
  • 发offer的话愿意直接接吗?

反向提问

  • 比较看重什么技能?
    • C++和深度学习基础
  • 工作内容
    • 主要是自动驾驶的感知方向
  • 工作中用传统机器学习多还是深度学习多?
    • 深度学习
  • 大概什么时候出结果?
    • 不确定,校招主要是HR那边确定,一般一周以内。
#面经##算法工程师##吉利#
全部评论
这么难
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发布于 2024-12-03 21:13 广东
同感知,当时面了一小时去面元戎启行了,结果元戎启行寄了,吉利也没来得及反问,现在也没消息了,难受
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发布于 2022-08-22 15:49 北京

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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
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