汇丰科技oc，附上时间线

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1* 项目拷打2* 项目的数据来源是什么？你是如何确定优化目标的？3* 比如数据从 100 条扩充到 1.2 万条，是否全通过自动化生成？生成的样本具体是什么样的？举个例子说明一下生成前后的对比4* 怎么保证自动化生成数据的正确性呢5* 在通过调整参数直到模型回答正确为止的过程中，是否意味着生成的CoT中存在错误逻辑？6* 经过数据清洗后，最终用于SFT的有效数据量是多少？7* 在做微调时，除了 LoRA 是否对比过其他的微调算法8* 你是如何评价微调效果的？测试集的比例是多少？微调前后的准确率分别是多少？原有的模型性能保留了多少？9* LLM常用的结构是什么？10* 说一下Transformer 的整体结构11* 目前主流大模型最常用的位置编码是什么？。12* 写一下多头注意力机制的数学公式。13* 公式中为什么要除以 \sqrt{d_k}？其对梯度消失或梯度爆炸有什么影响？14* 在 Transformer 的 Encoder 和 Decoder 中，哪些部分是可以并行计算的，哪些不可以？15* 除了 LoRA，你还了解哪些微调方法？16* 大模型训练通常使用什么损失函数17* 在机器学习基础中，二分类问题、多分类问题以及回归问题分别使用什么损失函数？18* 你了解哪些优化算法19* 模型训练中出现过拟合的常用解决方案有哪些？

面试官一直问的AI方面的，比如mcp，agent，rag，spec coding, vibe coding还有agent的一些工作模式例如React,cot等等. 面试前还发了个AI coding 让我做一个造数工具，我以为没用就随便让AI生成了一下，结果面试一直问我vibe coding的思路。。。。

测评的话，大家可以考虑使用科技，但感觉大部分公司不是很重视这个。笔试的话，目前都是双机位，建议是夯实计算机基础，还有多刷算法题。面试的话，每次面试录音留痕，善用ai拷打简历，面试的时候语速适中不卑不亢，反问环节谦虚好学。HR面的话，也就那几个固定的难回答的问题，提前做做功课，别的问题就聊聊天放轻松。

实习相关提问项目相关提问问如何评估一个需求的可测性介绍一下你对redis缓存的理解 项目里为什么用到了redis是什么样的背景 有没有验证过缓存的有效性锁你是怎么理解的mysql的索引实际测试中发现数据库查询的速度特别慢你会用什么工具或者方式去定位这个慢的原因测试和开发的区别你觉得是什么反问无手撕面完一小时挂