📍面试公司：美团👜面试岗位：算法二面📖面试问题：拷打简历的论文，项目和竞赛。非常细节。穿插的八股主要集中在ppo和lora，关于ppo的四个模型和actor loss，lora具体的精度改变。手撕层序遍历和反转链表（层序遍历bug没改出来）🙌面试体验：体验不错，就是我太菜了许愿团子收留我，不想面了#美团求职进展汇总# #大模型算法工程师# #大模型面经# #大模型实习#

👋个人背景：双非本硕👏offer1：广州私企，无人机行业，算法工程师，总包28W左右💯offer2：广汽，总包21W🌱offer3：东莞电信，解决方案经理，总包估计11-16W #offer比较# 大佬们有什么建议吗，目前已经签了第一家了

女生，秋招想去稳定一点的北方的央国企京津冀最好但改不了专业代码电网无望了在网上看了几天感觉很乱烟草运营商银行各种东西现在是研二到秋招的时候应该会有一段大厂实习（后台开发）现在不知道是不是应该学一学行测还是在做一个好点的Java项目大佬们有建议吗

双非硕一年经验社招，之前只做CV1，4.10一面 简述下transformer,注意力机制公式，QKV cache ，闲聊提了一个场景如何用Yolov8检测，知道Lora 吗？简述lora 原理以及工作原理。有无大模型训练经验，怎么训练的，模型推理加速用的是什么。2，4月14二面，简述项目以及职则，说说CNN和tranformer 区别，项目中收获是什么，项目用的dify 还是langchain,了解lang graph吗，为什么用langchain ，说下rerank ，项目中用的什么检索策略，模型训练是否使用量化，数据管理用的什么，数据原因引起的大模型能力不足具体是数据的什么问题。说下梯度削减的训练策略3，4月17 HR面4，感谢信目前想起来的就这些，后续回想有的答的确实不好，毕竟经验不太够，下次吧 #面经#  #数字马力#