1月面试的大厂日常实习记录贴

背景介绍:单2硕,27届,计算机专业,无论文,一段中厂AI应用开发实习

均是1.8开始投递,之前准备的大模型算法,结果一个都没有回应,都是大模型和后端的面试,白准备了

从1.8号开始复习Java八股和力扣算法,之前有半年多没看了,还好有之前的笔记,复习了3天裸面字节(也佩服我的勇气)

字节 --- 后端开发

1.12 一面 八股盛宴,面试官对我大模型项目不太有兴趣,问了50分钟八股 算法:双线程交叉打印

1.15 二面 场景八股 面试官非常有水平,问的八股比较活,同时还问了sql,之前没有准备 算法:下一个排列

1.19 问了hr,10分钟回我挂了,发感谢信

美团 --大模型应用开发

1.13 一面 问了50分钟实习,和实习的场景题 算法:字符串相加

1.16 二面 问了实习,出了许多大模型的场景题,感觉比较聊的来,告诉我一周内出结果(应该是在排序) 算法 :合并有序数组

等待中 应该不准备接了

百度 --- Java大模型应用开发

1.15 一面 问了40分钟实习和场景题,后续问了10分钟八股,然后写算法 算法:3数之和

1.19 二面 问了实习,项目,Agent的一些基础知识 ,后续闲聊 无算法

1.19 中午面的,下午通知我过了,应该是去这个了

顺丰 ---Rag开发

1.16 一面 问了40分钟rag相关的知识和场景题,无手撕

1.21 二面 已拒

总结: 出的算法题感觉都比较简单,但是我太久没有刷了,还是做的不是很好,做的比较慢

后端的八股问的比较活的话我就答不上来,Java还是太卷了

Agent目前问的都是业务相关的问题,没有八股,感觉都比较的简单(可能是因为我冲着算法准备的,感觉准备多了,transofmer那些都不需要会,会agent和工作流和rag就行)

也算是进大厂实习了,agent目前还是比较简单的

全部评论
所以java简历也可以投大模型开发是吗
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发布于 03-22 19:46 湖北
算法还是问的比较勤的
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发布于 01-28 18:13 湖南
大佬,你这是日常还是暑期
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发布于 01-21 10:32 河北

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整体面试还是不错的,但是没后续了,不知道是哪里出了问题1.实习拷打2.拷打第一个项目:项目里如何解决图文模态对齐问题?如果图纸在文本中没有描述,模型如何通过视觉特征召回?Milvus中使用了哪种索引算法?针对术语的语义偏移,除了混合检索,有没有试过对Embedding模型进行微调或使用Adapter?3.拷打第二个项目:如果外部测评工具返回的原始数据格式与LLM预期不符,如何实现自动化映射?当向量库检索出的长期画像与当前会话状态有冲突时,你的系统如何应对?如何防止模型回复过度依赖检索内容而变得生硬,影响共情?4.相比于CoT,ReAct在模型与外部环境交互时解决了什么问题?5.讲一下大模型进行Function Call的具体流程?如何将语义转化为结构化参数的?6.在开发中,你怎么判断任务该用Workflow还是自主决策的Agent?7.讲一下Agent的长短期记忆,在长对话中如何实现上下文的动态压缩和遗忘?8.在Agent系统中,RAG检索到的外部知识是如何喂给模型并防止干扰的?9.什么是Rerank?在检索链路中它对Agent的决策准确性有什么影响?10.当单Agent面对长任务时,引入Multi Agent的优势是什么?11.Multi Agent中,Router节点是如何决定任务该分发给哪个子Agent的?12.什么是Human-in-the-loop?在Agent系统中如何设计人工审批断点?13.如何量化评估一个Agent系统的好坏?14.除了生成质量,还应该关注哪些维度的指标?15.对于Agent多步推理带来的延迟问题,有哪些优化方法?16.随着大模型上下文窗口的扩大,你认为RAG会被完全取代吗?
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