我的面试岗位是搜狐新媒体运营面试首先是一个2分钟左右的自我介绍，需要我们简洁明了介绍自己过往经历，尤其是和面试岗位相关的实习经历哦～然后老师会针对你的简历提出问题，比如说你之前实习经历中具体负责的项目，遇到的困难，如何克服的，这就需要我们对熟悉过往工作，提炼相关经验。大概面试了5分钟就结束了搜狐整体的工作氛围相当轻松，

投的电气工程师大类岗位，一面时才知道被内部调整到了做锂电电池包产线自动化PLC相关，分岗全由那边决定的，有点搞其实，我个人研究和方向偏优化和控制总体挺平和的：1.面试官自我介绍，部门简要介绍2.项目介绍，专业面试官会挑两个你是主要负责人的项目问你，聚焦于项目解决了什么问题，是怎么实现的，项目里遇到矛盾怎么解决，意见有分歧的时候怎么办，听谁的3.部门主要做自动化的，问了我以后对从事的行业有没有什么想法4.反问。我问了部门主要职能，对新人期望，加班强度之类的

一面: 1.项目介绍2.面试官是同校大我三届的师兄，一眼被他看出项目深度不够，于是简单了解完之后直接开始八股3.问kv cache相关4.decoder的 qkv输入分别来自哪5.除了MHA还知道哪些(GQA MQA MLA)讲原理6.问DPO PPO GRPO DAPO 原理、公式、为什么这么做7.有没有看过原论文有什么自己的理解8.DPO的训练和PPO的奖励模型的训练过程是否一样9.问有没有看过deepseekqwen的技术报告，问MoE10.告诉我快手新发了几篇强化学习的论文让我去看(ARPOAEPO)11.然后问了三道智力题:一个开关灯、一个烧绳子计时、一个水桶倒水12.出了两道编程题:题目难度不小，都是力扣困难题，还不是原题，涉及到改编

1．项目介绍2．讲讲你对 transformer 的了解3．有哪些常用的解码策略， topp 和 topk 的具体细节，以及实现上的差别4. 意图分流的 agent 怎么做微调的，用了多少数据5.如何做 embedding 微调的，如何构造正负样例，训练的 loss 是什么6.RAG有哪些可优化的地方7．你的 RAG 项目中用到了 agent 吗，一般 agent 会用在RAG 链路中的哪些部分8．做 sft 时是怎么做数据配比的，参数具体怎么设置的9.RLHF的流程，有没有训过 PPO10. deepseed 的原理，zero1,2,3怎么做的11.了解过排序模型吗，讲几个经典的排序模型吧12．说一下 vllm 部署8*7B的 MOE 模型每秒大概能推多少token13．对比学习了解吗，讲一下（比较突然，不知道为啥要问）14.code :实现rand5到rand7