1、自我介绍2、rag 的检索原理3、哪些大模型在图像和表格方面比较好4、大模型怎么解析图像和表格5、对 mcp 的理解6、对 prompt 的理解7、对 workFlow 的理解8、项目展示

1.自我介绍2.项目，问的好细，项目还是需要自己完整做一遍的，还需要自己优化一下。不然问的问题全是瞎编    介绍一下项目    项目中的难点    情感标签怎么做的    数据集处理之后还剩多少条    介绍一下llama3    lora优点 缺点    prompt模板怎么设计的    模型损失怎么变化的    训练完之后做了什么改进    有没有对比lora前和lora后的效果    使用lora的成本怎么样    介绍一下transformer    有没有了解使用的工具的具体的原理    3.最大连续数组和，这个简单，用动态规划。

二面挂，一面忘记复盘了，所以大部分问题记得都不是很详细，简单复盘下：一面：·主要问数据分析相关的问题，面试官对我的 abtest 相关经历比较感兴趣。·面试官问了我上一段经历会不会用数据详细评估每个功能点对 kpi 的贡献，这个倒是我没接触过的，所以我直接回答没有。·面试后面部分，面试官问了我雅思过了吗，我说没考，她说托福呢，我说也没考🤡其实我六级也没过嘿嘿，面试官就说我们这个是全英文的工作环境，还是需要一定的英语水平，就让我直接来一段英文介绍，在我的两个项目中选一个介绍，还是硬着头皮用我的烂口语讲讲讲。一面面下来感觉还可以，顺利通过了，就进入到二面。因为面试官有时差，所以面试时间给我安排在了早上八点，困死我了。二面：·自我介绍·介绍项目经历/做的一款产品·对广告产品的理解    我的回答：认为广告底层逻辑是争夺用户注意力并转化为商业价值，结合海盗模型阐述广告在获取用户、激活用户等方面的作用，还提及字节系广告的优势在于庞大用户数据和千人千面投放效果。·广告导致用户流失的解决办法   我的回答：思考广告导致用户流失的原因，如推送不精准、频次太高，可让用户付费替代广告，综合考虑并针对性解决，还可观察用户行为路径、反馈和评论来明确原因。·收集用户负反馈的问卷逻辑   我的回答：在APP内设置固定入口和特定功能的针对性反馈入口，如在设置中设置用户反馈入口，在广告页面用户离开时弹出问卷。·反问环节：问了面试官这个岗位需要实习生有什么能力和对我的成长建议   面试官回答：岗位需要实习生对模型、广告投放机制等有了解，数值设计更敏感。产品新人成长建议根据未来发展方向，大厂注重头部公司经验和产品流程，创业关注最新趋势。二面面的时间很短，面的过程中我就感觉到我不是面试官要找的人了，面试官想招有广告相关经历的。