#23届找工作求助阵地# 心态崩了，感觉有没有实习经历都一样难找😭 好不容易有个面试，突然改实习时间，从三个月改成要6个月 又成hr的kpi了

1. 自我介绍2. 问实习经历（和算法相关度低，主要是开发）3. 问 kaggle 竞赛做了什么4. xgboost 和 lightgbm 的区别（接着 kaggle 竞赛问的）5. 算法题：给一个 0.7 概率返回 1, 0.3 概率返回 0 的随机数生成器，怎么生成任意指定概率返回 1 的随机数生成器。答得很烂，面试官引导了很久才做出来。6. （面试官说我简历项目相关的太少，很多东西没法问，我说您要不问我深度学习相关的）讲讲 Transformer 结构。7. Transformer 推理和训练都能并行吗？8. 反问：现在拼dd加班强度大吗，我看您的精神状态好像就很好啊。答：其实还好，看部门。又问下班时间，没直接回答。问后续流程，答总共有2次技术面1次HR面。总体面试体验挺好的，答得好的面试官会称赞你基础好，答得不好也引导得非常有耐心。只是最后没忍住反问加班强度，被面试官问了最晚可接受的下班时间（回答的10点），应该会减分吧。

研0找不到实习，或者说付费实习要去吗

更新：之后没有后续了，鉴定为kpi面。不过我已经拿到了别的offer，到此为止了。再更新：30号约了二面，拒了。===周日一点面试，真血汗工厂。面试官态度很棒，值得表扬。上来手写最长递减子序列，写了nlogn的贪心和二分，被询问数组里存的什么，询问时空复杂度。询问两个项目，包含具体技术和衍生问题。怎么量化指标的，为什么要这么做。介绍transformer的详细流程。谈谈位置编码，回答了RoPE。谈一谈对transformer的QKV的理解。transformer中多头注意力的QKV是一个吗。残差连接为什么要加上恒等映射。BN和LR的功能和区别。对L1和L2正则化项的理解。优化器了解吗。给定一些含bias的全连接层，计算参数数量。算法：1、如何求第k大，回答线性复杂度的快排。2、给定一个流式整形输入，求中位数。这个不大会，口胡两个单调队列，面试官回应思路大体正确。面试官说算法是大类，所以问的问题很泛。