多面几次就习惯了
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✅一面1️⃣时间:1h+自我介绍2️⃣项目介绍:问的很细,过程中不停打断提问算法竞赛项目,整体数据处理流程、模型效果评估方法、心得体会3️⃣八股:简单介绍一下 BERT 和 TransformerAttention 和 self-attention 有什么区别?4️⃣Transformer 的复杂度Bert 用的什么位置编码,为什么要用正弦余弦来做位置编码?还知道其他哪些位置编码?5️⃣除了 bert 还做过哪些模型的微调?为什么现在的大模型大多是 decoder-only 的架构?6️⃣讲一下生成式语言模型的工作机理用过 LoRA 吗?讲一下原理?7️⃣算法题最大子段和跳台阶其他问后续安排和实习时长,以及反问✅二面1️⃣自我介绍2️⃣项目:深挖八股Transformer 结构和 LSTM 的区别和优势,Transformer 怎么体现时序信息?3️⃣Transformer Encoder 和 Decoder 的输入输出和结构BatchNorm 更多用在视觉上,LayerNorm 更多用在语言上,为什么有没 chatGLM,LLaMA 等部署、微调经历?4️⃣有没有了解过大模型加速推理?5️⃣讲一下 Flash Attention?6️⃣算法题先说思路再写代码1、数组中的第K个最大元素2、数组 nums 表示若干个区间的集合,请你合并所有重叠的区间,并返回一个不重叠的区间数组,该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。输入: nums =[[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]输出:[[1,6],[8,10],[15,18]]📳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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今天老师给大家分享推荐算法3轮面经,供各位同学参考。1️⃣第一轮1、先自我介绍,我的习惯是经历简单介绍一下,然后自然转向准备最充分的一个项目开始详细讲,面试官感兴趣的话最好,不感兴趣的话会直接打断的。主要介绍了项目的背景,难点和解决方案,面试官关心的点主要集中在问题抽象和损失函数,讲清楚为什么这么做,项目大概聊了半小时左右2、机器学习基础:推导 lr,写出loss和梯度(比起推导svm来说简直就是送分题,要是写不出来的话估计会直接挂,基础还是要好好准备)3、算法 链表对折 1 2 3 4 5 变成 1 5 2 4 3拆解一下题目,(灵活)找到链表的中点 牛客题霸: 链表中倒数第k个节点 是找中点的复杂版,都是双指针解法翻转后半段链表 牛客题霸: 翻转链表合并两个链表 牛客题霸: 合并两个有序链表 是复杂版2️⃣第二轮1、先介绍项目,主要聊了项目背景和收益,收益具体怎么衡量,项目如何上线生效2、算法题 m*n的二维数组,只能往右或者往下,找最短路径,n空间 牛客题霸: 矩阵的最小路径和3、有了解过设计模式吗?(答了常见的工厂模式和单例模式,对应的应用场景,简单扯了一下装饰器模式,也是看xgb源码看到的,其实不会用)4、系统设计需要注意什么,如何设计一个系统,系统性能如何评估,需要考虑哪些指标(考察点应该是线上的系统了,指标比如内存使用率,qps,99 39 49时间之类的)5、之前帮阿里云录制过一些深度学习的入门课程,简单聊了一下相关的内容3️⃣第三轮1、先介绍项目,主要聊了项目背景和收益,收益具体怎么衡量,项目如何上线生效2、介绍xgbgbdt和xgb的区别(居然没有问lgb)怎么选最优分裂节点,怎么加速,预排序有什么作用,怎么分箱,等宽还是等深怎么处理缺失值的,预测时候缺失值怎么办3、为什么离职,希望一份什么样的工作4、有没有什么问题想要了解的(问了业务场景 工作内容)📳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。#简历中的项目经历要怎么写# #大模型# #大模型面经# #互联网大厂招聘#
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