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...

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。

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。

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...

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

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

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...

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

一站式面试，可惜倒在了二面完全没有问八股，也没有手撕，纯问项目，深挖着问，发散着问，问的人汗流浃背.二面基本是边聊天边问，发散性的问题很多，看着二面面试官和我笑嘻嘻，我就觉得情况不妙，果然给我挂了，可能是一面项目答得不太好

📍面试公司：饿了么💻面试岗位：大模型❓面试问题：1. ppo的特点，他的kl散度，重要性采样和kl散度的关系2. grpo为什么loss和kl差不多3. 原始的ppo是off policy怎么改成on的4. grpo最原始是token还是sequence，后面要怎么改5. ppo里面优势有什么作用，重要性采样有什么作用6. peft介绍一下🙌面试感想：酣畅淋漓的拷打，接连道歉

1. 1小时问实习和论文的内容，我觉得面试官很有水平，问题都在点上，挺不错的，竟然和他聊得有点开心，因为感觉自己做的工作被人关注和感兴趣。2. 问transformer每个可训练的模型的维度，伪代码写出来3. 二叉树寻找最长路径，写代码，这个我真不会，他说如果我写出来，面试就通过。哈哈，我没写出来。失败也是好的，让我反思自己可能就是不适合代码吧。

自我介绍算法题：股票的最佳买入时机问了简历上项目相关的事情问了为什么毕设用了transformer，它有什么优势，答的是自注意力机制，然后又问了transformer的编码与解码自注意力机制（没答上）问了如果遇到困难的事是怎么解决的，如果遇到新问题，是怎么解决的问了知道哪些机器学习算法，问了XGBoost的原理问了怎么去评价一个机器学习模型问了怎么去防止过拟合，什么是模型的泛化性，过拟合反问阶段，因为没想过能进面，这段主要是 Hr向我简单 介绍了一下

📍面试公司：快手💻面试岗位：大模型❓面试问题：1. 实习拷打2. 为什么做dpo3. ppo的reward 怎么做的4. reward hacking怎么回事5. 讲一下论文6. 业务场景题

笔试时间：2025年9月28日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题【背景信息】YOLO系列算法在目标检测领域采用了基于Anchor的机制。Anchor是预定义在图像上的一组固定尺寸和比例的参考框，在特征图的每个位置上预设多个Anchor框作为物体位置和尺寸预测的基准。通过模型预测Anchor与真实框的偏移量(δx,δy,δw,δh)，而非直接输出坐标，避免了直接回归绝对坐标的困难。【任务目标】基于K-means聚类算法生成YOLO目标检测中的Anchor框：给定N个检测框的宽和高，聚类得到K个Anchor尺寸，并按照面积从大到小的顺序输出Anchor尺寸。聚类的...

九章云极面试记录时间：2025/9/28时长：20min岗位：技术支持实习生（AI大模型）问题大致记录：自我介绍，介绍了熟悉java技术栈，SpringBoot，MySQL、Redis等。对AI领域感兴趣，学习了微调、RAG、LangChain框架等。介绍两端实习。第一段做java后端开发。第二段用HiAgent做低代码工作流和Agent开发，开发了十多个相关Agent。基于LangChain做了RAG应用等。问：AI方面的技术怎么学的？看过吴恩达等网课嘛？答：跟着GitHub上的有些开源教程项目学的，还有一些AI框架的官方文档，跑里面的代码，然后自己做相关应用，我的GitHub里可以看到。没...

📍面试公司：美团💻面试岗位：大模型❓面试问题：1. dpo怎么写2. dpo，grpo，ppo怎么比较3. ppo的模型，哪些在更新4. 其他lora方法，介绍一下具体是怎么做的5. lora为什么有效6. qlora是什么7. 介绍论文8. 怎么让强化学习更稳定9. 量化大模型的方法10. 手撕 lc 113🙌面试感想：这会当上团孝女了，我爱美团，立刻抛弃闪购支持一下