成都美团暑期实习

8.23号做的笔试 9.2打电话约面，9月5号下午一面平台：飞书问答：1.自我介绍2.推荐项目拷打项目的轻量级体现在哪？双塔模型使用了哪些队列特征？做了多路召回吗？还知道哪些召回方式？协同过滤召回的优缺点是什么批内负采样是怎么做的？工作过程是怎么实现的？3.其他项目拷打yolov5的正负样本采样如何实现的？推理阶段均值和方差是如何确定的？4.主要研究方向是什么？5.我看你用了一个xgboost模型，是树模型吗？6.对多目标推荐系统有了解吗？单目标和多目标的区别在哪里？多场景下部分场景数据量少该如何解决？（感觉我说的不对）7.特征处理是怎么做的？如何输入到模型？Embedding层需要训练吗？线上该如何使用？8.梯度消失梯度爆炸现象出现的原因？该如何解决（脑子抽了回答成如何解决过拟合问题了）9.Adam优化器和SGD优化器相比的优势在哪里？手撕：ACM模式Leetcode LCR82 组合总和II  与hot100里面那个不一样，但主要都考察回溯反问：1.面试表现如何？有无改进建议2.主要业务是做哪些面试官很随和，压力不是很大，主要是我自己有点紧张了还得练

两个面试官，一个应该是leader，一个是技术人员 leader刚开始问了几个非常简单的问题，另一个面试官遂打断，给我来了一场将近四十五分钟的八股盛宴，穿插项目的轻度拷打I. react用过吗，react和vue的区别2.react的钩子有哪些，讲一下useEffect的原理3. 防抖节流4.冒泡是什么，原型链呢5.讲一下你能想到的用户点击某个网址到页面渲染这个过程中涉及到的所有内容6.状态码7.用户登录过一次后，后端如何判断呢8.Looulstorge9.如何解决跨域问题10. 数据量太大会影响页面渲染，如何解决11.当天晚上状态不好，还有好多不记得了.……12.如何解决超过内存长度的长字符...

1️⃣一面 1．自我介绍，问实习和论文2．了解哪些最新的多模态大模型，简要介绍3．在 BLIP -2或者 Qwen - VL 中， Learnable Query 的作用是什么4．介绍一下Wide&Deep和DCN这两个模型5．大模型的后训练是怎么做的，在 VLM 上做后训练有什么区别6．知道 SAM 吗？说说 SAM 是怎么做的7．了解多模态 RAG 吗8．概率题：一根绳子剪成三段，这三段可以围成三角形的概率是多少9．代码：一个推荐链路的排序2️⃣二面1．自我介绍，问实习和论文2．讲一下 LoRA ，两个权重矩阵一般怎么初始化，能都全0吗3．除了 LoRA ，还了解哪些可以进行训练推理优化的技术4．现在的多模态大模型，动态分辨率一般都是怎么做的，位置编码怎么设计5．平常训练或者微调 LLM 或者VLM，有什么感受6. 专家划分子空间是区分不同任务但有时候并不能取得理想的效果这是为什么7. 概率题，一副扑克牌，去掉大小王，随机抽两张，花色相同的概率8. 场景题：目前有一个带货的直播间，设计一个方案，商品比较多怎么降低时延📳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。

如标题所说，我是211本硕zzu，目前看组里师兄师姐走的大多数是开发，走java的多一些，也有走c++，大模型开发llm，前端，测试，也有直接考公上岸的，也有断断续续走算法方向的，去年有个师兄签的大疆的算法，但是他好像是有2篇ccfa，具体没办法进一步了解。目前组里不放实习，有偷偷实习被发现然后被抓去干横向提高毕业要求的😭所以组里百分之99师兄师姐都没有实习或者是包装的简历😭目前看网上好多人都在劝退java，我对java的了解也仅限于javaSE应付期末的程度，本科特别摆没学啥技术栈，全扑在学校课程还有一些数学建模等一些不想干的竞赛上（当然菜鸡打一年acm也没成绩），总之本科都是在以保研为导向，没想过就业的事。研一看到秋招形式才幡然醒悟，有无前辈给一下后辈就业建议，准备研一好好学学技术栈，在研一寒假或者研二寒暑假尽量找个本地实习（怕太远被逮到）。十分感谢！（对了我上学晚一年，高考又复读一年，入学已经24了😭）