📍面试公司：🕐面试时间：9.28💻面试岗位： 算法工程师❓面试问题：1.自我介绍2.实习-详细介绍3.问一下noip4.自学cpp有什么问题吗5.手撕：其实也不是很难，我当时看错数据范围想错了，想到了一个 二分+树状数组+前缀和来维护三个状态，但是一直没写出来面试官一直在提醒，但是我还上想偏了，先写了一个不考虑一个条件的解法。然后在面试官的提醒下，写了二维前缀和正解的一种情况（一共四种情况）🙌面试感想：不愧是楼教主的团队，我说一个算法，面试官立马能反应过来，太强了。我太菜了

字节国际广告，搜广推算法岗1面手撕Self-Attention无重复字符的最长子串智力题1 三门问题 两个羊一个跑车，第一次开门是羊，此时你换你选的门还是不换论文拷打和追问智力题2你有一栋 100层的大楼和 2个完全相同的鸡蛋。找出临界楼层N——在这个楼层或以上扔鸡蛋，鸡蛋会碎；在这个楼层以下扔，鸡蛋不会碎。在最坏情况下，找到一种策略，使得扔鸡蛋的次数最少。且鸡蛋只能碎一次2面介绍部门业务，主要是广告算法问倾向做偏研究性的还是业务性的算法岗手撕1:  寻找有序数组中，target的出现次数，要求小于O(n)的时间复杂度手撕2：查找数组第K小的元素 讨论实现思路要求时间复杂度小于O(nlogn)实习LLM经历拷打八股如何增加模型泛化性，数据增强、引入标签噪声、正则化、dropout等归一化方式，layernorm和batchnorm的区别和计算方式，为什么要有归一化Transformer架构中，TOKEN 间交互和TOKEN 内交互分别在那些模块中？为什么基于attention的加权融合方式有效反问：业务和模型使用情况，当前成熟度和存在难点2面挂总结：感觉自己主要做大模型相关的，表现的岗位医院不强

一面 1．自我介绍2．SFT的 prompt 模板3．大模型 SFT 过程中自己有没有什么总结出来的经验4．应用场景是什么，有什么意义5.如何看待目前大语言模型都是 decoder - only 结构6．encoder - only 和 decoder - only 的对比，纯理解场景哪更优7．描述一下典型的 encoder - only 如 Bert 的结构细节8．多层堆叠时如何避免梯度消失和梯度爆炸9．DPO和 PPO10.代码题：lc75，颜色分类二面1.自我介绍2.介绍大模型实习3.prompt 优化这部分做了什么工作4.prompt 优化这部分还了解哪些方法吗5.如何判断当前使用的 prompt 就是最优的，无法进一步调整了6.SFT的资源描述，卡数，机器数7.SFT过程中如何判断是否过拟合8.如何判断一个模型是否收敛9.判断收敛需要用验证集吗10.测试集为什么一定需要存在，亦或者为什么不直接把验证集测试集合在一起11.主要使用什么语言（ Python )，有没有系统学过 C ++12.pytorch中的计算图13.反问：进来后可能会做的方向📳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。

📍面试公司：深信服🕐面试时间：9.28💻面试岗位：ai应用开发❓面试问题：2个小时时间，线下机试，给你一台电脑一共5个方向，印象中是（agent、cv、ai infra、强化学习、rag）每个方向3个题，先给几分钟看题选题，不同题难度不同，只能选择一个，难度和你做的程度与后面定薪有关50%看思路，50%看结果可以使用ai，你自己登录你的账号我选的ai infra第一题就是给你一个数据集，让你无损推理优化加速，不限推理框架我推的时候，参数没设置好，最后结果里面有乱码（系统预装的vllm版本很低，而且我的电脑还有点问题，不能复制，操作起来很麻烦）🙌面试感想：挺新颖的，没做过，做的很差。题目要保密，就不详细说了

项目介绍，面试官应该不太懂，没咋问。最后问的八股。大模型怎么做推荐？说了一个web agent的训练方式，面试官好像不太感冒。怎么判断一个模型的 embedding 好还是不好？我说计算不同类别数据之前的距离，同类更近、异类更远。如果模型的训练 loss 不下降，有哪几种情况会导致？数据不干净，学习率太小，如果你从头搭一个网络训练模型，可能会遇到哪些情况？如何保证稳定训练？最后写一个快排。然后问我有没有职业规划，具体想做什么？

1. 请先做个简单的自我介绍？重点介绍一下自己在大学期间与游戏模型设计相关的学习经历。 2. 你最近5年的职业规划是什么，能否详细谈一谈你作为应届生对未来在游戏模型设计领域的发展设想？ 3. 你应聘这个岗位的优势是什么？劣势是什么？请分别详细阐述三点你自身在游戏模型设计方面的优劣势。 4. 为什么选择应聘我们波克城市公司？请说明你对应聘本公司游戏模型设计师岗位的具体原因。 5. 能不谈谈对我们公司产品和所在行业的了解？详细说说你所知道的波克城市产品及游戏模型设计行业现状。 6. 你期望的薪酬是多少?请结合自身能力以及应届生身份说明你对应聘本岗位期望的薪酬范围及理由。 7. 大学期间最喜欢哪一门...

📍面试公司：深信服🕐面试时间：9.28💻面试岗位：ai 应用开发❓面试问题：1.询问机试感受2.目标北京，深圳可以接受吗（接受意愿很低）3.询问高中noip情况4.询问本科acm情况5.如何衡量自己学习和竞赛之间的投入6.本科专业（非科班）7.高考原因，高中作息8.是不是抗压比较差（我现在抗压可强了）9.本科的项目有吗10.是保研吗？为什么选择这个专业（非科班）11.询问课题组情况（我们课题组非常坑）12.目前论文情况13.研究生期间出差都干什么14.你做的方向很多，为什么？（我被导师换了4次方向，大四就被骗进组了）15.让我详细讲一下和导师之间的交流（里面老师很多操作不可理喻，我尽量的去跟老师争取）16.为什么会出现这种问题（整个课题组都非常抽象，解释了好久）17.你是怎么确定自己的研究方向的（讲了自我救赎的过程）18.暑期实习的offer？19.你为啥不投算法（你们给我统一改的啊）20.讲一下ai coding，平常用吗？21.前两个面试官不会 ai infra，可能后面要加5面22.为什么不实习转正（导师追的紧啊）23.你们实验室其他同学能找到工作吗24.你有其他offer吗，大约薪资多少，你期望薪资多少🙌面试感想：怎么感觉比技术面还压力，因为线下，问的太碎了，很多都记不起来了，面了近50分钟一直问我们课题组，我已经不想回忆这个痛苦的记忆了（提前一年进组，导师没有任何指导，组内没有博士按时毕业，还有一位博8的师兄，我也被导师pua抑郁了，吃了一年多的药了。前两天还把我叫过去，说我们去企业就是浪费人才，想让我留在课题组帮忙管理电脑？？？？被我直接回绝了）

时间：持续20分钟左右。类型：公司内线下面试，1位面试官，部门领导或员工；面试官很和蔼。流程：首先要求做自我介绍，随后提问20分钟，无算法题目。提问问题：你知道哪些深度学习神经网络的结构，你都用过哪些机器学习或深度学习方法，主要用什么语言、什么库实现？本科毕设做了哪些和深度学习有关的工作？循环神经网络的优势在何处，其为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸的情况？LSTM相较RNN又有什么优势？用过哪些机器学习或深度学习参数优化的自动算法？Python中列表和字符串有什么区别，浅拷贝和深拷贝有什么区别？现在住在哪里，一周可以实习几天，可以来多久？你写的技术博客具体是什么情况？算法题目：无。个人反问：工...

1️⃣一面 1.自我介绍2.问硕士期间方向3.介绍一下大模型的实习4.怎么做的 SFT5. prompt 怎么构建的6.如何筛选出高质量的数据集7.怎么构造的数据集8.你们对数据集中模型的输出有什么要求9.大模型为什么会有重复输出或者不能停止的现象？从哪些方面可以解决？10.能够保证大模型两次输出的结果一样吗？为什么？11.对 RAG 了解吗，为什么要有 RAG12.了解思维链吗13.思维链有什么好处，从模型训练和损失函数等方面说说14.为什么要转大模型方向15.文本分类和情感分类等传统方向有做过相关项目吗16.反问2️⃣二面1.自我介绍2.深挖 NIPS 论文3.实习期间主要做了哪些工作4.batch_ size 度对模型的输出有什么影响5.对传统的 NLP 方向有什么了解6.显卡资源情况7.实验室情况8.了解其他 NLP 任务么9.如何处理内存泄漏10.实习转正情况3️⃣三面1．自我介绍2．保研相关情况，成绩排名3．实验室研究方向4．了解哪些产品5．介绍两段实习6．工作强度怎么看待7．什么样的领导你觉得是比较好的8．自己工作后有没有什么规划📳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。

📍面试公司：深信服🕐面试时间：9.28💻面试岗位：ai应用开发 4面（总裁面）❓面试问题：1.自我介绍（我以为总裁不懂技术，就略了很多技术细节，没想到总裁对技术懂得挺多的）2.询问成绩名次和奖学金3.为什么会想去算子、模型推理这些的？（因为deepseek在ai-infra做了很多创新，可以降低成本）4.面试官打断我，说我说的不对，deepseek在这方面做的很差（我也不清楚，但是网上不都是说deepseek 引爆ai infra，压的成本很低吗？）5.你说下deepseek做了什么（训练并行、通信、多租户、负载、PD分离）6.PD分离解释一下7.注意力机制的公式写一下8.分母是干什么的9.Q* K^T是在做什么（我说了半天，他都不满意）10.讲一下引以为豪的算子（softmax）11.你说一下你的softmax和别人的有什么区别？（？）12.写一下softmax公式（这个我写的绝对是对的，面试官拿拿手机搜了，说我写的不对，我写的是带 max的）13.说一下softmax做的什么？14.手写一下，你的softmax怎么做的？（把flash attention的实现写了一下）15.你画一下n卡存储都有什么16.在这个图上讲你的softmax的实现17.怎么调用GPU函数，<<<>>>里面参数是什么意思18.你这个是怎么减少通信的，代码如何实现的？手写一下19.解释一下kv cache20.通讯库了解多少（我说多卡用的少）21.单卡也有通讯库啊，你可以讲一下吗22.手撕：你有1 2 4 8 16……的钱（每种钱有两个），让你求所有可以支付的金额，并且要把支付方式都打印出来。（我写的是背包+记忆化）23.你有什么兴趣（读书，健身）24.你最近看的一本非技术的书是什么，书名是什么，作者是谁（艹，其实我好久没看了，说了前一段时间看的，一本讲怎么和别人交谈的书，书名和作者我都说不上来）25.为什么记不太清（找工作太慢，上个月看的），为什么找工作会忙（我今天在这线下面了5个小时，你说为什么忙?）反问：1.工作地点，我想去北京🙌面试感想：面试快结束的时候，面试官给我说，他是管理整个ai infra部门的，今年秋招以来第一个看到ai infra面试的人，不过深信服 ai infra都在深圳，我去的几率确实不大，直接明说去北京了真的没想到，总裁面会问这么多技术，而且总裁看上去得50-60+了。后面说可能还要给我再加一场5面，专门问ai infra。

时间：持续25分钟左右。类型：线上视频面试，1位面试官，项目组领导；面试官很和蔼。流程：首先要求做自我介绍，随后提问25分钟，无算法题目。提问问题：课题组对于你来实习有何要求，大小论文情况如何，你毕业课题中神经网络训练结果的稳定性如何？对神经网络有何了解？用过哪些神经网络，处理过序列数据吗？项目中是如何使用RNN的，对RNN的机理是否了解？是否用深度学习处理过图像或文字？你目前神经网络精度的提升，瓶颈在哪里，都调整过哪些参数？如果出现训练数据不平衡的情况，你该怎么解决？算法题目：无。个人反问：入职后要做的，是否是基于其他人给出的需求，来通过代码开发从而将需求实现？是否会经常使用深度学习？工作强...

1.实习拷打2.项目拷打3.反问当场OC，太缺人了，问入职时间，听说这个组里的人都跑了，唉。

📍面试公司：京东🕐面试时间：9.29💻面试岗位：算法工程师 二面❓面试问题：1.自我介绍2.你本科专业学什么的（非科班，这个专业全国一共 5 6个学校开）3.你本科专业有什么算法（lidar、slam、机械、运筹、遥感、无损检测）4.实习-详细讲一下业务（我没听清让我介绍业务，说了好多算法细节，发现面试官没听懂）5.实习-你这个业务里面一直都是大模型跟客户交互？你做了什么？（模型不是我微调的吗？难道我还要跟模型一起回复客户吗？我这里又把整体项目说了一遍，后来才发现面试官不会算法）6.实习-模型输入输出是什么（我说了输入输出的格式）7.实习-我想问的，模型输入输出的文件和数据都有什么？8.实习-怎么评估这个模型是否训练的好？9.项目2-为什么想做模型推理？10.项目2-这个可以上线吗？（不能，玩具项目）11.项目或者实习中带给你最多的感悟（谈了一下大模型落地）反问：业务（本地生活）🙌面试感想：面试官对大模型理解的有点问题，按照他的理解是：把过往的客服对话直接训练，大模型就可以当客服了不过面试官态度特别好

时间：持续50分钟左右。类型：线上视频面试，1位面试官，项目组领导；面试官很和蔼。流程：首先要求做自我介绍，随后提问35分钟，算法题目2道、15分钟。提问问题：挑选一个你印象最深刻的项目介绍一下？详细介绍一下本科的地图导航项目实习经历（问的很详细）、出租车GPS轨迹分析经历（问的很详细）？当时路网数据量有多大，道路大概有多少条？路网数据如何读取到C++ 的？如果有两个路网数据A与B，他们之间有一定空间差异与绘制时产生的误差，如何对二者加以配准，如何确定正确的路网？如何从路网数据中，确定某一个矢量具体对应着现实的哪一条路？如果知道两辆车的车辆行驶过程GPS数据，如何判断两辆车是否行驶路线一致，如...

bg：双非本211硕岗位：视觉算法工程师汇川总体流程非常快，7天三面，最后一面甚至是周日晚上，说是主管想那周内面完这个岗的。一面：9.10技术面，围绕简历问的，没什么八股，没手撕。二面：9.12hr面，常规问题三面：9.14主管面，简历挑了几个地方问了一下。问一个数组怎么实现队列总的来说不是很难，只要把自己简历上的东西准备好就行，面试官水平也比较ok，整体面试体验较好

📍面试公司：顺丰🕐面试时间：9.29💻面试岗位：大模型 一面❓面试问题：1.自我介绍2.实习-微调上下文长度是多少？3.实习-微调数据集多少？4.实习-用的什么卡训练？什么框架，训练多长时间？5.实习-显存优化框架是什么？6.实习-deepseed zero用的什么？zero 1 2 3 有什么区别，介绍一下7.如果使用zero2，全参微调8B模型，精度BF16，占用多少显存？模型占用多少，梯度占用多少，优化器占用多少（这一块答得挺差的）8.实习-PPO训练使用几张卡9.实习-PPO有多个模型，如何加载的，SFT占用了几张卡？（这一块答得更差）10.实习-PPO训练框架？11.实习-为什么不使用RAG？使用Agent的框架吗？12.讲一下vllm的prefix cache13.vllm 并发量很高的时候，什么机制去解决？（就是一次解决不完，不会）14.讲一下vllm和SGlang的结构化输出（不会）反问：1.业务：问答机器人，把很多很多的机器人整合为一个，涉及到多路查询、query重写、实例抽取，微调和langchain。还有一些多模型搜索的业务等2.技术栈：模型微调+agent🙌面试感想：训练问的好多，我不会

base杭州，电商业务1️⃣面1.自我介绍2.问实习项目遇到最棘手的问题，怎么解决的？3.问function call 和mcp的区别4.问大模型怎么实现function call5.RAG的原理是什么？6.大模型为什么会出现幻觉？7.出现幻觉怎么解决，除了rag还有什么方式？8.从transformer的层面解释一下为什么会有幻觉？9.（上一个问题回答的不好，于是…）那你解释一下transformer的原理，简单说一下gpt和bert💿coding题1.顺时针填充2维矩阵反问：1.组内做什么业务2.欠缺一些多模态的经验（简历就能看出来），有幸进组的话，大概会安排做什么业务

岗位：感知算法工程师bg：双非本2硕9月初投的简历，昨天发的面，今天面的。整体体验很不错，基本就是围绕我的简历问，针对业务线用到的技术着重问了一下，考察了点云和图像处理的技术栈。面试官给人的体验很好，有问题回答的不完善也会引导。最后反问环节花了5分钟讲了一下业务场景。总时长30分钟。

📍面试公司：虎鲸文娱💻面试岗位：大模型❓面试问题：1. 介绍一下self attention，输出是什么有什么含义2. 大模型为什么大3. top-p，top-k和temperature4. 大模型的词表输出5. dpo的数据哪里来的6. 强化学习能不能取代sft7. 两道数学题8. 手撕三数之积🙌面试感想：第一次遇到数学太可怕了