岗位算法工程师-视频理解，下面提供tl和具体内容一面-3.28-40min1. 自我介绍2. 文章提问，描述问题背景、方法、公式推导，使用生成式模型的原因，师生模型的选择，损失函数的选择，文章负责部分3. 项目提问，选择GMM的原因，项目中负责的部分，怎么评估项目效果4. 代码题，二分查找，先讲思路，写完没跑，问复杂度、如何设计测试用例5. 反问，偏向业务or研究？（业务）目前有落地吗？（理财部分视频内容的理解）研究有成果吗？（视频理解是近年才加的，之前倾向于图文数据的处理，有比赛获奖和论文）问我倾向业务还是研究，他们希望实习同学倾向研究二面-4.3-30min先问项目，再问论文对论文比较满意...

4.11 约25min，视频面试。有这次面试的前情提要是前天携程HR电话告知我原部门该岗位已招满，询问我是否愿意转部门，答应了，遂追加了一个新部门的HR面1.自我介绍2.算法岗分很多类，你最喜欢/擅长哪个方向3.你认为算法和数据科学有什么不同?那数据分析呢4.你对我们部门了解嘛?5.以后意向在什么城市工作?6.一些基本家庭情况7.你为什么选择来上海读书8.现在的实习为什么不继续干了9.平时爱好可能还有一些别的问题 记不太清了，剩下的就是反问了。我主要问了1.如果被录用，具体会在哪个团队（暂时未确定）2.是否要求立即到岗（不要求，可根据自己时间确定）3.啥时候出结果（1-2周）4.注意到已经收到了英语测评，但我原部门HR面后已经做过了，还要再做一遍吗（做过就不用再做了）

主管面核对了一些个人信息，问了一面二面的一些情况。做了一道二叉树寻找路径的题问了一些计算机、软件的基础知识如何根据具体业务选择模型？机器学习模型、 传统深度学习模型、大模型对实习有什么期望？

更新： 4.18 二面————————————hr起初发错了时间 是上午11:00面试 发成了15:00的 1. 自我介绍，确认了一下我是春招实习而不是春招（估计是为了评估面试强度）2.介绍一下传统vgg gan- based diffusion-based风格迁移路线，优缺点3. 有了解过三维风格迁移吗？ （知道一些，比如nerf的pipeline）4. 最近有新出来的instant Style 了解吗？（对注意力注入和解藕）5. 怎么端到端训练diffusion-based 风格迁移模型6. 3D生成有了解吗 （3DGS Dreamfusion）7. 有没有去试过lora风格化 或者一个风格很多图片 会不会好点8. 我要转型3d 刚好他们要做 可以和老板商量做什么方向9. 反问： 1.做什么： 三维重建或者生成  可以很好切合我要转的方向 可以选课题偏研究型，不会给太多业务，当然还是要落地的2. 怎么选2d和3d： 选3d AIGC会更好，balabala #面经#  #高德实习#  #阿里巴巴#

一面  90min自我介绍base能接受吗实习时间问简历相关拷打项目，项目这块聊的比较久算法八股传统机器学习的基础这些手撕算法一道有二十分钟都在coding最后还没写出来，太菜了555

1.编程题arr[i]>2arr[i-1]，在arr中找出a,b使得a+b=k2.问项目3.八股roberta相对于bert的改进CLIP是怎么训练的？如何在有限的显存中放入更多的hard negetive样本？CoT怎么使用？Transformer的计算复杂度最高在哪个地方？

更新:已挂周一催了一下hr，hr直接回复暂不合适然后系统里流程中止（既然这样直接一面就把我挂了不行吗，害得我白期待了-------4.8 一面---------------面试官极其极其友好和专业，面试体验应该是目前最好的，面试官开场就说是工大的同学，直接亲切感拉满了（面试官是科大的），对比之前遇到过有面试官问:合工大什么档次?具体问题就不详细描述了，大致是围绕简历内容进行提问，和面试官讨论了关于透明渲染，级联阴影贴图，渲染大量物体等图形学的问题, 当然也问了不少CPP对于开放性或者我回答不确定的问题，面试官会加以引导手撕部分出现了编译期求值的题目（很新颖，之前完全没碰到，只会其中一个）然后算法题没写出来，这部分还是拉了，力扣刷了不少还是拉一面完后两小时，hr小姐姐通知已过，让我准备二面#本周投递记录##暑期实习##快手#

1. 自我介绍2. 拷问项目论文实习，针对论文里面的细节细问3. 八股环节腾讯wxg问的深度学习里面比较基础的，梯度消失，梯度爆炸为什么，怎么解决快手问transformer比较多，还要手撕attention（输入不是qkv怎么得到qkv），unet，多头注意力还有问ssim计算公式，psnr计算公式卷积相关八股，包括参数量，输出通道数计算BN中参数个数L1相比于L2损失函数的好处还有面试官天马行空，让介绍yolo，sora4. 算法题环节力扣hot100掌握基本差不多，但有时也会手撕一些网络结构，掌握transformer，unet，和一些torch基本张量操作应该也差不多了。

1.问项目：项目用到的具体技术大模型微调中的优化大模型微调的技术原理（lora、ptuning）微调时如何调参2.算法题：顺时针打印矩阵全程55min

或许大抵是凉了吧，被拷打的神志不清几天没看图形学的东西了，结果高德突然约面感觉在面试官面前拉了一坨大的，mad----------------4.3 已凉------------------------------首先是手写程序，前面两个挺简单的反正，也比较常规第三个在类里填入内容使得程序正确运行，先写了个重载赋值函数，漏了拷贝构造和自赋值检查，然后注释了重载赋值函数，调拷贝构造，new int[xxxx]写成了new int(xxx)..........我还没看出来，有被自己蠢到了，最后面试官说先这样吧，然后开始拷打。先简单介绍了一下项目，然后开始发问:项目里封装了OpenGL的哪些东西？ECS和场景管理咋弄的渲染时每帧对场景中的数据做了什么操作？是怎么提交场景的数据？SSAO咋做的，讲了一下，不过讲的一团浆糊,采样半球点怎么做的空间变换？Tone Mapping怎么做的？为什么要做？**处刑开始:**你讲到PBR有时计算出来颜色分量会大于1，什么时候会大于1？如果不考虑IBL和其他后处理叠加，只有一个光源的时候会不会大于1？IBL会不会出现大于1的情况？问个基础点的:GPU渲染管线的流程？透明物体和半透明物体怎么渲染？（之前学的时候偷懒没写这个，想着面试靠八股，结果我忘记了，焯！！胡乱扯了一下alpha测试之后说不会，平时没接触过）讲一讲OpenGL的状态，你的项目里封装了GL的状态吗？（没有）glBlend()用过吗？（一样，之前学的偷懒了，项目里也没考虑透明物体渲染）判断点是不是在三角形内？（我tm猪b脑袋叉乘说成了点乘）如果不是三角形呢，是四边形呢？（我说四边形拆成两个三角形，面试官说不是想问这个）事后找补:①面积和判别法②夹角和判别法(焯！查到之后发现games里闫老师好像讲过)③光线投射法还有一些问的记不清了，唉----------总结-----------1. 需要全面的梳理项目，锻炼表达能力2. 不能有临时抱佛脚的心态3. 补一下关于透明渲染的知识，以及项目里没有使用到的一些OpenGL的Func4. 补一下关于图形几何方面的知识希望下一次不要出现这种处刑场面了 #本周投递记录#

蚂蚁集团-平台技术事业群-蚂蚁智能引擎技术事业部-智能引擎技术部 #蚂蚁# #暑期实习# #推荐算法面经# #推荐算法# 4.2 19:30  一面  总记55分钟主要是我讲，没怎么问八股。- 本科推荐系统项目细节（可以参考美团和快手的面经，常规的推荐系统结构）- 论文- 序列建模介绍- DIN->DIEN- 手撕：最小覆盖串，滑动窗口+哈希- 反问：1.团队规模2.落地业务3.后续提升方向：简历上做的论文工作，可以明确一下创新点、工作内容、指标、提升幅度等；对序列建模还是有一定的理解，但是缺乏实践，看下来没有一个特别大的亮点（找实习不就是为了有机会实践）。========感觉像KPI，对阿里系PTSD了========更新: 4.3 早9:00 意料之中的感谢信😂

1.问项目2.八股：讲一下transformer为什么用layernorm讲一下bert了解哪些大模型大模型中attention的改进方式（MQA，GQA）3.代码：Leetcode不同路径II

全程25分钟手撕：lc5 只需要输出长度，中心扩展秒了项目Transformer中缩放点击注意力为什么要除以根号下dk（这个问题被问到好多次了，给出了原文解释）为什么值是根号下dk而不是dk，dk的2/3次方等？（这里李沐的动手学深度学习给出了一个解释：假设查询和键的所有元素都是独立的随机变量，并且都满足零均值和单位方差，那么两个向量的点积的均值为0，方差为d。为确保无论向量长度如何，点积的方差在不考虑向量长度的情况下仍然是1，我们再将点积除以根号下dk）反问：业务，没有相关背景是不是劣势（是的，谈到一般会去实习，可是中科院不让实习）面完五分钟就感谢信了，问的都答出来了，没有相关背景、实习经历还是不行。

3.28 30min1.自我介绍2.介绍实习项目3.跨模态识别模型原理、结构以及训练过程(我挑了一个模型深入讲了一下)4.是否了解视频本身的属性，比如视频通道之类的(不了解，所以就没问了).5.后面就是闲聊了，问了我几个技术无关的问题。6.反问无手撕，面试体验倒是不错，但是太短了，也没问太多东西，感觉要挂更新:果然挂了😂唉

年前面了一次，笔试和测评全过了，但是一面挂了..年后又投了另外一个部门..被捞过去面试..图像视觉算法（1.2面一起）1面：（3.16）1.自我介绍2.介绍一下追踪算法（bytetrack）和区域入侵算法，和sort相比好在哪里（来源于项目），CIou怎么算3.介绍检测算法 yolo家族（yolov1-yolov5）（来源于项目）4.Transformer 了解嘛？transformer和cnn比较一下，谁的性能更强，为什么transformer更好！5.layernorm ，batchnorm6.C++了解嘛？结构体内指针内存释放管理顺序7.C++纯虚函数介绍8.C++多线程共享内存管理9.模型部署简单介绍（NCNN项目）10.模型蒸馏和剪枝接触的多吗？11.anchor 怎么产生 ，anchor free二面（主管，天马行空）：芯片部署模型如果不支持该模型后处理，是不是可以把模型裁剪完再后处理了解VIT嘛？介绍一下了解Enet吗介绍一下为什么quit博士公司目前业务和部署是怎么流程一面答的还行，二面基本不怎么会！（准备不充分）发短信问面试官说：面试没问题 问题不大..3.25Hr面试….目前依然在流程中….发面经攒人品..求求🥺一个offer..🙏🙏 #算法面试经验分享#

写面筋，攒一点好运~等了两个星期终于等到蚂蚁电话约一面面试主要在拷打项目，先自我介绍，然后针对项目问题刨根究底的询问。除此之外 问了一下对比一下KG + LLM 与 RAG的优劣(好像他们主要也在做KG+LLM)无算法反问：几面？一共有三轮技术面，第二轮会有算法。三面leader面。业务做啥？垂领大模型构建，KG+LLMP.S. 1. 昨天面试官找我约好时间，结果今天他还迟到了一个小时。没见过这么不准时的，对蚂蚁影响不好。浪费我1个小时2. 蚂蚁官网做的统一笔试完全没用！他说他们根本不看。。又浪费我2个小时#蚂蚁##蚂蚁一面##自然语言处理NLP实习#-----------------更新4.2 二面：项目: 扣具体细节leetcode:盛最多水的容器，口述算法，并解释为啥双指针正确性手撕multihead-attention，写完之后再加上casual-mask。4.3 leader面：哪里人，未来想在哪工作？比赛拿了多少奖金？目前offer情况？介绍项目。

🕒 岗位/面试时间昆仑万维算法工程师👥 面试题目讲讲moellama结尾符排序召回了解吗CNN怎么感知全局transformer为什么可以感知全局bert长度超过了最大长度怎么办Python多线程用过吗Python装饰符用过哪些，什么情况下用pandas去重复数据模型量化，模型部署，onnx做过吗🤔 面试感受大部分不会，被狠狠拷打

之前投了百川的大模型算法工程师（行业大模型）。一面只让我自己介绍了简历，然后就是反问环节。总共二十分钟无代码二面线下面，纯聊天无技术。就问我感觉最无聊的跟最有意思的事情。我说我感觉找数据没意思，训模型有意思。结果面试官说他觉得恰恰相反，我就赶紧顺着他的话说，他又说你不用顺着我说，我就想听你反驳我。（直接就被看穿了😅😅。感觉不愧是懂大模型的，凡是涉及到技术的点我还没讲就说这个我懂你不用说。哈哈。  拢共17分钟。聊完就让我走了。感觉要寄了😭

一面自我介绍项目+论文为啥项目中使用Ptuning？说一下Ptuning的原理如何关注训练过程中的指标？ 训练步数如何确定？RLHF的整个流程详细llama factory代码看过吗？DPO了解吗？算法题 二分，medium， 旋转数组的最小数字二面二面面试官问了很多开放性问题，就是丢给你一个一个问题/实际的步骤，问你怎么解决，怎么考虑，而不是问某某东西的原理自我介绍项目训练大模型的数据如何弄的？RLHF的三个流程中你觉得哪个应该是最重要的？为什么？为啥RLHF中要用PPO？和其他RL算法的区别？为什么需要Rewar model？Reward model 如何训练？Reward model 你...