小米SRE暑期实习一面

投的teg，被csig的腾讯地图捞了，团队做的是腾讯地图里的ai助手，在跟大模型做结合刚面完三面，面试官口头说没问题，然后后续还有个技术面看网上csig的风评不太好的样子，那这个部门怎么样呢？

1.简单介绍一下项目2.假设现在有一张表数据重复，用两种方式去重3.数仓分层及其作用4.数仓为什么要分层5.缓慢变化维是指什么，常见处理方式6.ETL分别指哪三个步骤7.星型模型和雪花模型的概念及其区别8.Hadoop有哪些组件9.Hive的外部表和内部表有啥区别反问：入职之后主要干啥，刚才答得怎么样PS：面完之后我感觉是kpi，但是面试官又追问我什么时候可以入职（听他的意思有种想让我51后入职的感觉，但是我说最早可能得6月，然后他说回去组内再商量一下），然后夸我基础扎实，我说是不是安慰我（因为感觉他问的很简单，然后我上午面试刚被拷打完。。。），然后他解释说他之前面的几个人答得很不好（？？？）

1.wxg公众号&小程序&微信小店团队-应用研究，平台治理方向（开发、优化机器学习模型用于内容审核、商家行为管控、用户安全等治理场景）2.美团核心本地商业-闪购-搜推大模型（虽然是说大模型相关的岗，面试官说其实还是以传统推荐为主） 平台治理看上去和风控有些相似，但个人不是很了解这个方向，据说技术栈比较浅，担心发展上受限制（个人平时做的都是深度学习模型开发，所以内心更倾向偏技术向的研究） 搜推作为算法岗的硬通货，岗位选择更灵活，看似前景更好，加上有大模型之类的技术加持，未来可能有更高的“溢价”。所以我纠结的点其实主要在于这两个岗位的发展潜（钱）力、技术深度（或许还有wxg这个title）。球球大佬们可以给个建议呜呜呜

鼠鼠急性咽炎好几天了，下午还发39度高烧，本来想联系换时间的，但考虑现在hc基本发完了，再延期不知道会不会影响，去校医室开了点退烧药手撕：hot100 层序遍历，秒了说下复杂度聊项目，跟面试官讲了项目背景、遇到的难点，中间面试官会打断提问题之后面试官对整体的训练流程比较质疑，问CPT后为什么需要sft？跟CPT的区别是什么，我解释了好几次，从训练目的、数据差异等角度都解释了，但面试官还是没明白，让我写下两者的loss，从loss的角度去解释，我就写了个基于上下文去预测next token的交叉熵，然后解释说无论是pt还是sft，loss都是交叉熵，区别在于给定的上下文，或者数据不同，结果面试官...