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哈尔滨工业大学 C++
快手、字节、华子主管挂快手可能是排序挂了?流程自己结束的,客户端直播部门,面试官标准职场女精英,大波浪+瑞幸+方框眼镜,全程会引导,没答好的点是问我秒杀系统怎么设计,我说请求部分成功+分布式锁,不够完善。快手一面面试官有点搞,直接甩两题写,然后自己干自己的活,写完给过,我问了几次说怎么别人问八股,我就写题,他说代码是基本能力~不要多想字节是催了下,催了2天给挂了,面试官感觉很年轻30出头的姐,一脸疲惫,像那种便利店店员,不是很屌我,想到啥问啥属于是,我回答她也不是很认真的听,感觉在干其他的事,甚至开始你是学硕还是专硕?毕业要求是啥?鉴定为kpi,广告挂了转抖音搜索,抖音一面就挂了。字节也是离大谱,我投递记录给我放社招里面了,搞得我以为自己投了暑期就投不了,疯狂找hr,线下、线上都找,最后发现我流程早挂了,被测试捞起来,测试的面试官水太浅了,常规八股之后觉得我基础不错给转后端了,惜败主管。华子主管标准笑面虎,真的非常和蔼,圆脸大叔,我上午连面2场技术面,过了之后就漂了,下午开始想早点回去躺尸了,看到面试官这么和蔼也是想到啥说啥,了解华子吗?我傻逼说华子手机很好,面试官笑笑、问了下实习收获?傻逼的我答软件开发的流程,然后没讲清楚,瞎扯了半天,然后面试官聊你们课题组的毕业生都去哪了,我说上届有人去华子、荣耀,其他大部分都去航天所了,他说你们还是和航天对口(想挂我)去航天所更合适,最大的雷点是我和面试官说希望把我分配到成都,因为我对象在成都,面试官笑嘻嘻说那你和hr聊吧。---补充,华子无线部门,网上看到好多都是无线主管挂百度、度小满二面挂(没下文的状态,百度被共享了)度小满二面是sql不会写,然后手撕没撕出来,一面答的挺好百度两面问的都是比较常规、答的不太好可能,一面问栈和堆的底层实现,kafka或者redis里面是怎么做的?应该说ziplist的,明明看了的,但是忘记说了,二面问设计模式干巴巴背了几条,可能也觉得没什么挖的,代码写dfs,然后让优化,说漏嘴自己写过这道题,但是不会优化。美团我是傻逼,有面不面释放简历,没有人捞我。得物我是傻逼,本来能过的,也是自己折腾没了滴滴、腾讯系、网易系、阿里系、虎牙、海康威视、小米、京东、b站不给面,除了雷火是笔试不行影石360、360、中兴、帆软、车企(赛力斯、理想、小鹏)不给面,(360好像投错岗位了,但是也撤回不了了,一直在业务筛选)目前打算签传音,多子等hr面,虾皮泡池子、天翼云泡池子。
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10.23去xkl线下面试,主要问我的硕士课题,本科比赛,以及实习经历。鼠鼠正在一个小公司做安卓应用开发,请假去面的。没有对口项目,影响不大。面试官问我最困难的事,最沮丧的事,以及如何看待工作压力,加班。10.24,接口人告知已通过,等后续流程。还接到了希音的拒信。看了眼byd,流程没动。网友说byd会校招宣讲会后处理,因为实习我没去线下宣讲会,但知道第二天学校里就有面试。10.25,参加学校线下招聘会。先问一个宝安西乡的公司,安卓系统开发,hr说我做的应用开发不太对口,她问我知识点我也不会。我又问算法开发我行吗?答曰“需要专业对口”。hr问,“你学历蛮好的,建议你投项目经理,代码要求不高”。我看月薪1w+,还可以,但婉拒了。经过影石360和byd,没去问,前者之前boss上实习岗约过面,我挂了。遇到一家专业对口公司,我和hr都很惊喜。他们很缺人,我完全能胜任工作,而且地点就在我老家省会。but这个公司和我实习公司一样很小,工作内容简单,负责内容很多,以后会往产品经理发展。我虽然不想深入科研,但也不想做本科生就能干的工作。本专业大部分岗位在北京。其他城市在招的私企岗位屈指可数。去事业单位倒对口,但是卷死了,而且关系户很多。我心里不大想去,但还是投了,万一xkl不要我,万一这个公司领导给我开很高薪水呢?一开始我也没想去xkl,笔试都随便考的。一起去宣讲会的朋友很焦虑,没实习的时候我也这么焦虑。她很不自信,觉得自己很差,我安慰她,不是她的问题。但她说:“可你本科是211,我是双非”。诶,真的没办法。其实29也好不到哪里去,本科继续读研的同学也很难找工作,我们都羡慕双9的同学。双9的又羡慕计算机的。然后计算机专业的同学,想找心仪offer也很难。
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09-22 14:41
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门头沟学院 算法工程师
面试是24年7月的现在已经入职几个月了,补一下面经,帮有需要的同学参考。BG:本硕985 计算机论文1A1B一面:技术面自我介绍 & 简历相关。简单介绍了自己在多模态和大模型方向的研究/工作经历,包括在校期间的论文工作以及实习经历。面试官主要针对简历上的项目提了一些细节问题,比如具体模型的量级,提升了多少,和哪些方法做了比较等。因为是自己的工作,所以没有卡壳。问有没有遇到过 Python 文件之间互相 import 的问题,出现这种问题怎么办?让我简单介绍了一下 PPO 算法,以及和 TRPO 的区别是什么?接着 PPO,问了一下 ChatGPT 的 RLHF 流程,以及为什么不直接用 SFT,而是要用强化这么麻烦的方式训练模型?继续追问 RLHF、SFT、LoRA 的区别,分别适用于什么场景?反问:公司现有业务是什么,计算资源情况等。二面:主管面论文介绍。让我用通俗的语言介绍我自己发表和投稿的论文,重点是研究动机和要解决的问题。问有没有亲手训练过大模型,最多用了多少张 GPU 卡?并行训练使用的框架是什么?介绍一下 DeepSpeed,说一下这个框架在并行的不同阶段(ZeRO stage)分别做了哪些事?训练模型的时候,数据量有多少,怎么收集数据的,训练花了多少时间?遇到的最大问题是什么?问在大模型全量微调时,显存消耗分别由哪些部分占用?(参数、梯度、优化器状态、激活信息等),分别占用多少?假设模型参数量为N,请分不同情况讨论和计算一下微调所需要的显存(不同精度、batch size、seq len 等)。说一下 LoRA 公式,讲一讲其中 A 和 B 两个矩阵分别表示什么。LoRA 的优缺点是什么,什么场景下适合使用?问知道哪些大模型训练和推理框架,用过哪些?问 LLaVA 的结构是什么,和常规的纯文本大模型有什么区别?Encoder-Decoder 结构的模型转 ONNX 的一般流程,遇到不支持的算子怎么办?可能遇到的问题(动态 shape、模型中逻辑判断需要单独写、模块拆分等)。三面:HR 面主要问了为什么选择公司,对团队的看法,对岗位的认识;未来大致的规划,面试过程的体验,有没有别的公司的 offer 等。以及询问了期望薪资等。之后就是等待,最终和期望薪资基本一致。总体感受面试流程比较顺畅,问题也比较贴合岗位要求;如果和岗位匹配度高,一般流程推进速度会很快。入职以后,工作内容和面试被问的问题也差不多,基本上都是算法工程师需要做的内容,团队氛围也很不错。只是毕竟是企业,不可能光搞研究,在承接业务时还是免不了和很多人打交道和来回battle需求,这个无可避免。
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发面经攒人品
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