1. 排序算法有什么2. 在本地写插入算法，并进行检验3. 简历里写到用语言C+Lua+Python，为什么要用多种语言？为什么C语言不能替换lua，lua和python之间为什么不能相互替换？4. 如何说明自己写的代码结果好？提到的lua防重入，是如何是实现的，好处在哪5. 提到的在瑞银的经历，具体讲讲？检验和实际结果怎么样，如果效果不好该怎么办？

1️⃣一面 1.自我介绍2.召回的链路是什么样的3. mask是什么样的可以简单讲一下吗4. CLIP的结构，CLIP的loss怎么训练的5.指标对比baseline提升主要来自什么6.怎么构建负样本的7. Transformer的架构8.了解BART吗9.MMOE项目怎么构建的，用的什么loss10.MMOE、PLE的区别11.code：手写Multi-Head Attention2️⃣二面1.自我介绍2.了解哪些attention机制，attention公式为什么要除以根号下dk3. PLE之后的多任务模型了解吗4. 什么是BERT，了解哪些BERT的改进5.什么是BN？和LN的差异6. query的长度不一，网络中的哪部分使得最终向量长度一致的7.什么是target attention8.Transformer-based的模型主要有哪些9.介绍一下Wide&Deep和DCN这两个模型10.code:lc300 最长递增子序列📳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、给奇数n，找到正整数ab，满足2*(a^2 + b^2) - 1= n^2，T=1e4，n <= 1e18解：移项 化简得 a = (n + 1) / 2, b = (n - 1) / 22、定义子数组美丽为gcd([ai...aj]) <= j - i + 1，给出一个数组，问你最多能划分为多少段美丽数组，n=2e5解：思考一下，发现一个从l到r遍历一个数组时，得到的最小美丽数组无法拆分，所以遍历就行了3、实现一个基于TF-IDF特征和逻辑回归的简单文本二分类情感分类器，可以用库

【面试问题】1. 你是哪里人？4. 你如何规划大学生活的？5. 你是如何研究这些技术的？6. 你本科时就开始接触大模型了吗？7. 你觉得大模型出现前后，有什么大的不同？9. 你自己用过哪些 AI 产品，或者开发过哪些 AI agent？10. 你的角色是什么？11. 你们研究出了什么成果？12. 导师给你的具体评价是什么？13. 除了项目研究，你平时的时间怎么安排？14. 总结一下，你个人的特点是什么？15. 你说喜欢钻研技术，有没有具体例子？17. 毕业之后有什么打算？18. 目前面了哪些公司？19. 阿里系面了哪些部门？20. 你怎么看我们钉钉？作业：看完钉钉发布会，谈谈自己的真实感想。

大模型应用开发一面，问了几个项目，较为深入会问细节，写一个包装器二面，一到langchain题，实现两个接口，可查资料，又问了大模型基础相关问题，又问了Linux指令，最后问了MySQL纠错，忘光了没回答出来。三面hr要提前实习，实习薪资还是可以的，但转正薪资有点低，且在北京，目前来看实习可能耽误秋招进度。。。总结，此公司面试对技术面的宽度考差较广，难度⭐⭐⭐⭐（较为困难）

主要工作内容；模型部署是一小部分，大部分是提升AI服务的吞吐，保证系统稳定性1.自我介绍2.问项目，模型掉点如何排查，如何选型推理设备，vllm了解多少，为什么能加速。RAG、rerank如何使用，怎么提升命中率3.系统性排查系统瓶颈，用户请求，推理服务，结果返回4.如何设计AI服务，让系统利用率最大5.手撕，字符串包含数字和符号，返回可能包含的ip地址6.反问

timeline：  07-27 投递 08-13 一面 08-25 二面 08-28 三面 09-01 hr面挂  一面 55m，面试官没开摄像头  面试官自我介绍 自我介绍 实习介绍 手撕：在矩阵的对角线方向上进行 z 字形的元素填充 讲讲 IO 多路复用 项目背景 与标准库的差异 实习中有用到吗 反问  二面 50m，leader 面  自我介绍 项目介绍（15m） 大型项目中数组越界写入怎么排查 ASan 实现原理 打日志的性能开销一般多大，什么数量级，瓶颈在哪，怎么优化 手撕：大数乘法 反问  三面 55m，面试官迟到 15m，面试期间断断续续有事，总耗时 1h20m  面试官自我介...

一面 9.9号：复杂任务怎么去拆解任务，怎么去更好的调用工具这种模式是模型的自我迭代还是工作流的方式长记忆的介绍存储的时候如果出现了前后的不一致怎么解决的评测这块的准确率是怎么定义的RAG中怎么提升准确率的lora相比于其他的微调方式有哪些优点和缺点训练的数据的质量有什么心得未来的发展的规划愿意转语言吗AI coding的理解自己论文的介绍反问业务二面 9.11号：实习拷打30min怎么提升意图识别的准确率模型微调的时候，哪些部分是比较重要的数据质量高有哪些维度如何做测评的智能体商业化的话，评测怎么去做的更好准确率和召回率上遇到的最困难的点是什么，怎么解决的平台推广后要考虑哪些东西上线后还有什...

8.3投递 9.8一面之前对公司了解不多，面试强度比想象高。全程50min。项目20min；八股：对STL的理解，vector底层；手撕：删除指定num、排序

大模型推理方向一面，9.15问了vllm的八股，然后简历上的项目。跟我说这个岗位和我的经历很匹配，然后说要我好好准备后面的面试。感觉像说着玩逗逗我的，第二天HR没联系我，第三天我给HR发消息也没回我

9月初投递 某9硕 隔了四天发面试邀请平台：萝卜面试（在浏览器里面）问答：1.自我介绍2.推荐项目拷打2.1整体是否落地？是否上线？物品的数量级大概有多少？2.2对用户做多兴趣表征，多兴趣体现在哪里？itemcf的公式是什么样？2.3向量是怎么得到的？Embedding的过程是什么样？具体一点2.4最终结果评估指标是什么样子的，介绍一下公式，是体现排序的结果还是命中的结果？具体体现在哪个维度？2.5召回环节是单一召回还是多路召回？多路召回该怎么做？2.6召回训练的目标是什么？负样本如何构建的？2.7数据中用户已经有了对应的行为，如果给你未处理之前的数据你会如何处理，如何预测？2.8多目标建模情况下对我们预测的目标是否有正收益？2.9多目标建模情况下，召回环节应该怎么做？多路召回结果怎么融合？单纯加权还是怎么做？（这个我真得细细想一想）2.10针对点击召回了N个结果，针对购买召回了M个结果，如何做融合呢?缺失加权融合的两个因子中的其中一个因子应该怎么做？2.11门控和Attention是怎么融合的？2.12模型用了哪些特征？2.13长短期行为序列的长短期是怎么理解的？具体是怎么做的？长期跟短期统计的为统计的周期是一样的吗？2.14 --涉及到个人方案的一些私密问题，会在日后公布--2.15向量化重构是什么意思？3.第二个项目拷打项目背景？为什么用到unet网络来预测？不是一般用于图片吗？各个模块的功能是什么4.实习拷打XGBoost只是会用还是了解原理？可解释性怎么样？基于什么分类器？目标函数是什么？手撕：最简单的一集 Leetcode 3.无重复字符的最长子串反问：面试表现如何？有没有哪里有待提升的地方？面试感觉：面试官人很随和探讨了很多技术问题，也给了我很多建议，虽然我知道我肯定过不了

8.5投递 9.11捞一面纯当体验大厂流程了。志愿都是报的无人机低空经济，全简历挂。没想到会被其他部门捞起来（定位 数据挖掘）。全程1h。方向匹配度不高，项目问的少（10min），两个手撕（原本第二道太难了给我换了一个，两个题都磨磨唧唧写半天才写出来）：输出最小的k个数、合并链表

二面25min第一个问题：为什么不看岗位名字，搜索算法工程师（大模型方向），是大模型，你为什么投这个（我是纯推荐背景，hr捞的约面）第二个问题：transformer位置编码，以及有什么改进答：固定和训练两种编码，论文比较后选了固定的正余弦，改进听说旋转编码，具体没用过不太了解。第三个问题：模型线上生效卡阈值比如pct90，怎么改变预测的分布，提高pct90的准召。答：预测分布来自于训练分布，改变训练分布才能影响预测分布，可以采样或者样本赋权。面试官：不对，要改损失函数（😂怀疑预设的答案，不讨论任何预设之外的想法）反问：是不是不接受搜推广背景的，只要大模型背景的面试官：你分类问题答得也不好啊我说：感觉好像不太合适，你是想要大模型背景的，我是推荐背景的，大模型的知识比较薄弱😂

今天刚做完专业笔试题目，对于我这种交通专业符合，但是没有大数据算法方面的知识，做完这套题真难受，但是好在问答题全靠背，都写上了，只不过都只是自己的理解写了一些了吧，17道单选，12个多选，但是感觉有的多选就是单选，有可能是太菜了。选择题感觉都是八股文，应该只要系统学习了大数据这方面的就不难（我没学过，对我来说天书），唯一一个靠笔算的就是前序，中序后序怎么画二叉树的，问答题2道，过拟合和欠拟合，还有一个是决策树的一些知识，编程题是找峰值。我应该是凉了，发出来给你们借鉴加油

9.1投递 9.17一面全程30min，强度难度都适中。项目+八股，交流顺畅，氛围比较轻松。八股涉及：BA优化、多态

面试氛围挺好，面试官水平很好，很有深度 问题:1. 对于特征交叉结构，其实存在相似的模式，如何理解交叉模块的串行和并行结构2. 继续改进有哪些方向3. 了不了解一些比较新的交叉结构4. 如何理解特征共线性，通过什么影响效果5.知识迁移哪些方式，kl散度的理解6. mmoe梯度冲突的解决方法手撕:1. 相同数字的范围2. 下一个排列

记录一下 秋招以来体验最好的一次面试呜呜X﹏X（希望面试官不要挂我）第一次在面试中感觉到自己的工作被肯定和尊重，感谢心软面试官😭首先是自我介绍，然后和面试官友好探讨项目和技术，最后是反问。

8.17投递 9.15一面提前批和正式批开的时间似乎差不多，不理解什么操作。全程50min，项目+八股，没有特别难但是量大。项目问的很细，第一个项目问了35min。八股涉及：（方向相关八股略）static局部变量、多态的理解、动态内存分配

面试整个过程大概五十分钟，由于本人本科是通信背景，ai方面是研究生期间的几个项目➕在某研究所实习里面 与dsp相结合的内容，于是面试官没有问大模型八股，整个流程如下:面试官自我介绍，公司情况，面试流程；自我介绍，让详细介绍各项目中的使用的技术方法，以及取得的成果；之后就是细问项目中为啥要这样做，具体怎么做的，这样做的结果是什么(这个过程中还有指导鼠鼠说简历中要凸显啥，面试官希望看到啥)；就这样聊了大概五十分钟，由于鼠鼠不是ai科班出身的，说自己整个研究生生涯都是偏向工程化的，面试官也就没问八股，说怕我尴尬，后面他说就问我有没有提现你工程化能力的经历，然后又结结巴巴讲了五六分钟；面试结束之后感觉应该是凉凉了(因为感觉像之前被kpi的面试一样，没有很细)，但是面试官的鼓励式教育真的让鼠鼠还是很感动的，特别是面试官也是通信出身的(也许公司特意这样安排的面试官？)，所以他也能听懂鼠鼠扯的那些dsp的东西，面试官也鼓励我说，现在没接触过也没关系，都是开源的东西，现在主要是通过项目考察你的潜力(感觉像是在安慰我😭)最后不管咋说，面试体验还是很好的，而且锐捷是目前为止我接触到的流程最快的公司了，我是9.9投的简历，9.11就和我约面试，提前五天电话约面😁