农行四川省分行金融科技岗面经

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。    

今天老师整理了大模型入门的几个学习步骤、目标和需要掌握的基础知识，供初学者快速掌握基本路径。1️⃣前置知识： Python 基础、 Linux 基础🌟学习内容1.熟练掌握 Python 语言，熟悉常用的Python 库和工具，如 NumPy 、 Pandas 、  Scikit - learn 、 PyTorch 等。2.具备 NLP 相关的基础知识，包括文本预处理、分词、词性标注等。3.对大模型有一定了解，包括Transformer 模型的结构和原理、基于注意力机制的自然语言处理技术等。2️⃣Step1:NLP相关基础知识🌟学习内容1.了解文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、词向量表示等基础知识。2.掌握机器学习中的数据预处理、特征提取、分类、回归等基础算法，并了解其在 NLP 领域的应用。3.了解大规模 NLP 任务中的常用技术和方法，如深度学习中的 Transformer 模型、 BERT 、 GPT 等。3️⃣Step2:GPT API 调用及 Prompt 设计🌟学习内容了解 GPT API 的调用方式和基本操作，熟悉 Prompt 设计技巧和要点，能够结合自己的任务调用 API 实现对应的任务代码。4️⃣Step3:模型微调（ Fine - tuning )🌟学习内容了解常见的微调模型的基本流程和原理，熟悉数据集的构造、训练、评估等过程，能够独立构建 QA 对，在服务器上对模型进行微调。5️⃣Step4: RAG （外挂数据库）🌟学习内容RAG 作为目前最火的一个 LLM 落地方向，可以结合私有数据（表格、 word 、 txt 、 pdf 、数据库皆可）实现本地问答，且训练成本较低，可以快速实现效果。✴️有需要提升面试能力和辅导项目的同学可以后台联系我～

研一女，本2硕9，计算机专业，科研无paper无项目，就是每周跟导师交流推进一些科研，目前感觉发paper无望，就像去实习为未来找工作谋个出路，想问问算法岗LLM的大佬们都是怎么准备的呀，目前我的科研方向是做多模态大模型的，所以想着对口一点点，但是实际上很多LLM的内容都不是很懂，经不起细纹，如果准备可能就是要从头开始。想要暑假找个日常实习，想问问佬们怎么准备呀，算法目前有刷hot100，其余的准备要怎么准备呀？背八股有无推荐的内容呀！跪求跪求~~~

有没有 uu 说一下大模型应用开发是投后端岗位还是算法岗位呢