岗位职责1. 利用机器学习/深度学习技术/图计算技术，优化拼多多搜索、推荐、广告、图像、风控、智能客服、平台治理等效果，提升数亿用户的购物体验和平台的变现效率；2. 深入产品和业务，发现算法和机制中的不足，提出改进方案并且推动实现；3. 跟踪业界和学术界最新进展，将理论成果应用到业务场景，提升业务效果。任职要求1. 2024年应届毕业生，本科及以上学历，计算机相关专业，对算法有浓厚兴趣；2. 具备强悍的编码能力，熟悉 linux 开发环境，熟悉Hadoop/Hive优先；3. 具备扎实的数据结构功底，熟悉机器学习、深度学习、图计算、自然语言处理、数据挖掘、分布式计算中一项或多项；4. 对搜索引擎、推荐系统、计算广告、图像、互联网风控、智能客服、平台治理等相关领域有经验者优先；5. 具备较好的数理基础和逻辑分析能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，具备较好的主动性和团队合作精神。

有没有懂的人讲讲客户端能干多久呢目前大厂只有客户端的不知道接不接，java的都是小公司

说的我都想去米哈游做测试了#起猛了，今年游戏测试太强了#

面试时长40分钟自由交流15分钟面试官小姐姐超超超超温柔1. 自我介绍2. 问大模型实习项目，做了什么，用了什么开源模型，主要是chatglm和llama3. 有没有尝试过改原模型的设计，比如结构或者loss函数？为什么不？3. 说一下chatglm或llama与传统transformer结构的区别，有哪些改动，和可以借鉴的地方？主要从模型结构、layer norm、激活方式、位置编码回答4. 在实际训练或微调的过程中遇到了哪些问题，是怎么解决的？主要讨论了下精度问题、梯度爆炸、loss出现nan5. 说说bf16、fp16、fp32的区别6. 简单讲了下deepspeed7. 微调的话用了哪些方法？讲主要是lora8. 追问了下我们用lora调哪些参数？不同参数怎么选？什么影响？……想不起来了一部分7. 代码实现transformer原来的sinusoidal位置编码团队介绍主要做的产品是Soul X系列目前算法组将近100个人，其中NLP组不到20个人，目前主要工作在Role Play方向，AI狼人杀也在其中。国内海外都有相关产品，业务赚钱为主，发专利为辅，有发专利的Okr，没发过论文，但有往技术自研转型的趋势。资源方面的话H800，不到100张。