所以redstar流程可以直接转成正式校招吗?一面完就说待定了…
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# 3.17一面--技术面1. 自我介绍一下2. 讲一讲你的第一个项目3. 项目结构是怎么样的?4. 你在项目里负责了什么工作? > 另外一个项目是算法相关的,没怎么问5. 手撕代码,第一道是用二叉树的前序遍历和中序遍历序列,还原二叉树,用递归做了;因为自己写了二叉树的结点结构,面试官说别浪费了,又做了一道二叉树的右视图,都是hot100题目,很简单> 夸了一下算法掌握得不错,开始问八股6. 了解http和https的区别吗,说一下7. ssl是如何保证数据安全的,说一下四次握手细节8. 进程间的通信方式有哪些9. 进程和线程有什么区别### 反问环节1. 部门的主要业务是什么?2. 部门工作强度?**早上9.50到晚上9点左右,周末双休**3. 面试评价?技术栈不太match,但是总体还不错(不知道是不是客户端太缺人了)  # 3.24二面--主管面> 一面问了我第一个项目,二面则是完全不关心,深挖我另外一个算法项目1. 先自我介绍一下2. 为什么投客户端,而不是后端/算法?看你的算法研究和后端/算法更匹配3. 研究方向的主要开源模型了解吗?4. 质疑了一下研究方向的可行性(稳住心态解释了一下)5. 研究方向上有没有发表论文?6. 结合业务场景出了一道题,问能不能用研究工作来解决7. 手撕算法,给出一定天数的股票价格,求最高收益和最大亏损。(很简单的dp,但是最大子数组问题做多了,思路有点偏,还好最后写出来了)让自己写输入输出和测试用例,过了但是面试官说花的时间有点长8. 开始挖八股。上来又是http和https的区别9. 问ssl的详细过程:浏览器是如何确认服务器证书有效性的?公钥和私钥是怎么生成的?10. 进程和线程的区别11. 内存管理相关,不同内存管理方式的区别,段式/页式/段页式 来龙去脉说了一遍,被打断了### 反问环节1. 面试印象: **技术栈和客户端不太匹配,但是态度挺乐观的orz**2. 后续流程的推进:很快就会有反馈,约hr面,他不太了解流程### 3.26 hr面试介绍组里业务哪个项目比较难为什么选择做客户端?接不接受转java家里情况什么时候能到岗介绍传统行业和互联网行业的区别**反问环节**流程推进大概要多久?**和组里商量一下,比较一下其他同学**(实际第二天给offer)客户端行业会不会中年危机更大(贴脸开大了属于是)?**组里业务比较稳定,没有硬性裁员指标,只要绩效能完成不会裁**对于个人的建议?**传统行业赚不到钱还是来互联网吧2333**#实习进度记录#
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✅一面1️⃣深挖多模态论文2️⃣介绍transformer架构3️⃣详细说一下Decoder的因果注意力 QKV分别来自哪4️⃣Attention为什么要做scaled 不做会怎么样 为什么用根号d_k5️⃣Transformer怎么做加速训练(KV缓存) 训练和推理有什么区别(并行化)6️⃣深挖多模态大模型论文用的video-llama 讲一下大模型的结构7️⃣论文用了CoT讲一下论文的CoT是怎么样的8️⃣微调用的LoRA介绍一下LoRA9️⃣LoRA初始化怎么做的,用的秩是多少,为什么不选其他的数1️⃣0️⃣知道deepspeed和megatron吗?分别介绍一下1️⃣1️⃣论文用的deepspeed详细讲了一下三个stage分别是什么✅二面1️⃣深挖多模态和大模型的论文2️⃣Decoder文本生成有哪几种方法3️⃣还知道哪些多模态大模型4️⃣介绍一下ALBEF、BLIP5️⃣BLIP2的结构是什么  两阶段怎么训练的 有哪些损失6️⃣知道PEFT吗 讲一下LoRA7️⃣还有什么微调方法 -> prefix-tuning和P-tuning 两者分别是怎么做的 为了解决什么提出的8️⃣后面就是一些场景题✅三面1️⃣深挖论文2️⃣讲一下multi-head attention 用pytorch手撕一下 要可以实现cross attention的3️⃣讲一下你用的大模型是什么结构 特征是怎么喂给大模型的4️⃣大模型训练为什么不用SFT5️⃣LoRA是什么?有什么好处6️⃣知道RLHF吗?讲一下训练流程7️⃣接下来就是好几个场景题,电商相关的,用大模型解决prompt应该怎么设计,怎么处理prompt的输出,怎么过滤错误格式的输出📳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。
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