360数科一面

总体面试体验：7/101.自我介绍2.我听说你拿了字节的offer（这咋知道的？），能说说你对我们和字节会怎么选择吗？答：先看公司实力，差不太多，再看城市，都是上海，再看岗位，美团的更喜欢一点3.项目拷打4.遇到过数据倾斜吗？假设我要对网站url做key，怎么防止数据倾斜？答：做hash、加盐、url逆转5.为什么要有宽表这个东西？他重复这么严重6.算法题：二叉树查找特定值用深度优先做，有几个bug改掉了，面试官：“要注重鲁棒性”7.Java保证线程安全的方法答：synchronized、lock、乐观锁、用线程安全的数据结构，然后就不知道了8.知道内嵌类吗？知道c++的多继承吗？答：都不知道9.反问，说保持联系20min后通过

📍面试公司：蔚来💻面试岗位：大模型❓面试问题：1.自我介绍2.聊项目3.大模型架构，transformer结构4.反问面试官他们做agent的，问我做过没，我说没有，应该是对我不感兴趣了🙌面试感想：

探讨了一下过往项目，聊了一下状态空间相关的话题，行车规控相关内容（我没做过，聊不起来）如果想转大模型的话，多学习一下微调比较好，面试官说微调挺简单的，也很重要通过和面试官交流，发现大模型行业也面临落地难的困境，转行还需慎重考虑，一行又一行的难处没有coding

✅一面 ✴️0、手撕： tokenizer，RAG基本流程（可伪代码）✴️项目：1、项目具体解决问题2、每个模块如何实现3、NL2SQL在处理多表查询的时候采取啥策略4、k8s和docker在项目中的作用✴️八股：5、对PPO DPO GRPO计算逻辑的理解6、对KL散度的三种估计的理解7、LoRA和p-tuning v2的区别，怎么初始化8、DeepSeek R1训练全流程，MLA具体怎么做的9、梯度爆炸和消失怎么处理的10、torch中register_parameter和buffer啥区别11、torch如何实现不记录梯度12、torch squeeze和unsqueeze干嘛的13、python设计删除流程的时候，若涉及可变和不可变对象该如何debug14、多机多卡和单机多卡的实现上有什么不同？15、tokenizer的输出？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。