滴滴面试一言难尽……


9.23更新,无心插柳柳成荫,收到滴滴的意向书了😂

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投的橙心优选昨天下午连着两面,第三面约到了晚上,等我晚上去签到后,HR说太晚就约到了今天11点。
首先一面到还算正常,基础加项目加算法题,顺利过了。
到了二面明显感觉面试官很累,大概也是面了太多人吧,然后问了问项目就开始了噩梦,他把他开发过程中遇到的难点作为题目问我怎么解决,比如分布式唯一性ID,说了几种方法(MySQL自增ID,redis的incr,雪花算法等)然后还是感觉get不到他的点。又问redis分布式锁,聊着聊着就问到说守护线程怎么续命,续命的策略是怎样的,你怎么知道什么时候续命什么时候不续命。另外还有一些问题就不说了,反正没有实际的工作经验难,但是可能看我最后的算法题写得漂亮就给我过了😂。
然后是三面,更离谱,抓着论文就问,然后我说了他又get不到点,最后说我的经历里面没有困难的点(嘴上不说,我心里在想:你以为我们研究生写一篇论文很容易吗,最佳论文奖那么好拿么)。但是三面面试官人倒是挺和蔼或者说可爱吧,笑嘻嘻带点小俏皮😂。最后又说你看起来还可以🤣,然后写了一道简单的算法题就结束了,整个过程没有其他的技术问题,给人感觉就是不想浪费时间,赶快结束。大概率是挂了,但是目前还没感谢信和短信。😂😂😂#滴滴##面经##校招##Java#
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三面会给结果吗😂我也是十一点刚面完,什么也没收到,等得坐卧不安
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发布于 2020-09-20 12:22
老哥打算去快手了吗?bigo收到了吗?
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发布于 2020-09-20 23:34
春招专场
校招火热招聘中
官网直投
我也是橙欣优选,也是昨天面的,nlp算法
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发布于 2020-09-21 00:10

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1.自我介绍2.抓着项目的一些问面试官喜欢问从顶层的实验设计的一些东西我的实验为什么要选用 cos 距离或者 mse?能不能用 KL散度?是不能用还是不好用?KL 散度和交叉熵的区别和联系是什么?(都是我没考虑过的问题 有点汗流浃背)既然你用到了那么多微调方式, 那你有什么实验过程中探究了 lora 的比如 秩之类的参数的影响吗?prompt tuning  ptuning v2 有啥区别?(说完他觉得我说的太八股太宏观了,又讲了一堆原理)为什么 p v 2 比 prefix tuning 要减去那个 lstm 和 linear? 我说论文里说适配 NLG 任务,好像记错了。有没有接触过强化学习?为什么你们只考虑微调,是因为啥原因?你是用几张卡跑实验?多大参数的模型?跑的时候内存占用量多大?有没有试过全量微调? 那你想一下,假如我用 deepspeed 的几种版本, 全量微调7B 模型,内存占用多大?最后大概的意思就是说他比较看重实验最初的一些设计能力, 不能蹬 OOM 再来解决。让我之后要多理解一下 deepspeed。说社招看的多这些理解能力。反正基本上就是项目围绕讲。 后面说我项目做的,工程应该能力不错。 代码题也是那种很简单的处理数据。
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