算法工程师精选面经合集
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门头沟学院 Java
瑞林生物 AI 岗面试
300人+公司,HR+业务主管面(3人)。前一天晚上打电话约面,想看看自己投的是那一版的简历结果让我删了,无八股全实习,问的实习部分我都怀疑他把两个项目搞混了。。。昨晚说让我准备项目展示也没让展示。。。基本凉凉。1.自我介绍2.介绍实习-------实习拷打-----------3.实习中小程序编程不怎么相关的问题怎么处理的(不是很懂想问的点,直接推到leader上了,说是他做的我不懂ing)4.调用的是公司大模型还是外部API5.简历前两条是怎么实现的(确认了一下是传统编程线程池的问题)6.参与人数7.如何沟通项目8.前后端沟通API定义(没get到点API定义有啥好说的怀疑理解错了,答的前端传json后端映射)9.怎么返回10.字段有哪些11.token存在哪(响应头or数据)12.会py那些库,web框架13.为什么用java做选型怎么考虑的为什么不用py----------------------------14.用过什么AI编程工具15.AI提升了多少效率16.对未来两年AI编程的看法-------技术拷打-----------17.Agent独立开发的吗(怎么可能,leader带的)18.Agent从0-1搭建(介绍了一下自己的项目)19.react(不会没学过我以为是Agent底层呢)20.如何评估效果(提示词工程)21.RAG流程22.问RAG除了大模型还用了什么(我之前答了用了通义的embedding模型,不知道此时问的啥,后面他问我没用embedding吗我还听错了说没有。。。。。。。。)---------------------------------------HR--------------23.实习有什么收获24.问工作地的情况25.为啥不考研26.想没想过考研会带来很大提升27.个人优势(没准备)28.毕业的职业规划29.身边有没有很成功的人30.何时到岗31.原公司加不加班,公司可能加班能不能接受32.个人爱好33.闲暇时间干啥(吃饭打游戏)----------------------------34.反问总结:时隔3个月的再一次面试答得很差,对于实习项目不够熟练深入,很多不是自己产出的部分都不了解,问的很基础的一些技术需求没有get到点,导致回答很差像假实习一样。
聊聊我眼中的AI
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阿里大模型面经汇总
1.  注意力机制:请简述 MHA、MQA 和 GQA 三种注意力机制的核心区别。2.  模型架构:Dense 模型与 MoE 模型有何本质区别?3.  路由机制:MoE 模型中,路由(Routing)机制具体是如何工作的?4.  LoRA 微调:请阐述 LoRA 的原理,以及其中 A、B 矩阵的初始化方式和秩(Rank)的设置考量。5.  强化学习:请对比 DPO、PPO 和 GRPO 的原理与区别,并写出 DPO 的 Loss 函数公式。6.  推理加速:vLLM 中使用了哪些关键技术(如 PagedAttention、KV Cache)来优化推理?7.  并行框架:你对 DeepSpeed 这一加速推理与训练框架有多少了解?8.  BM25 算法:请讲解 BM25 算法的计算原理。9.  负载均衡:MoE 模型中专家(Expert)的负载不均衡问题该如何解决?10.  损失函数:能否通过修改损失函数的方式来缓解 MoE 的负载均衡问题?11.  数据分布:SFT 微调数据与预训练数据分布差异较大时,该如何处理?12. Scaling Law:SFT 微调的数据集是越大越好吗?是否存在 Scaling Law 现象?13. 训练稳定性:强化学习(RL)为何存在训练不稳定的问题?既然不稳定为何业界仍广泛使用?14. 三数之和:LeetCode 15. 三数之和。📳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。
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