平安金服算法岗凉经

面试官很奈斯,会引导你一些东西。
1. 简单问了一下项目的一些东西
2. 机器学习有关的东西,比如过拟合 欠拟合,树模型的一些东西
3. 深度学习有关的东西,dropout和batchnorm的作用,以及为什么这样做会防止过拟合,transformer为什么用多头注意力机制,还有什么embeeding

太菜了,好多问题都不会,面了大概40分钟,已凉凉
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有寿司吗
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发布于 2023-11-05 22:15 陕西

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05-12 20:52
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蚌埠坦克学院 算法工程师
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一、自我介绍二、实习相关八股1. 实习业务场景负责大模型对话对齐、指令微调、强化学习优化,提升模型生成准确性、合规性与指令遵循度,落地垂类对话/问答业务。2. SFT数据筛选、采样及处理3. 选择GRPO的原因、优化目标及数学原理- 选型原因:相比PPO显存占用低、无需价值网络、训练更稳定,对齐效率高- 优化目标:最大化模型生成优势,约束KL散度防止策略突变- 原理:分组优势归一化、截断策略比率、近端约束,降低训练方差4. 奖励函数设计(重点)围绕有用性、准确性、合规性、流畅性设计,分维度打分;加入KL惩罚,避免单一奖励过拟合,区分正负奖励权重。5. 判断RL训练质量达标方法- 奖励值收敛、KL散度稳定;- 离线评测:指令遵循率、幻觉率达标;- 人工抽检生成内容,无退化、无套路化输出6. 是否遇到Reward Hacking遇到过,模型生成空洞话术、固定模板刻意刷高奖励值。7. 其他奖励作弊类型刻意迎合奖励规则、答非所问、重复安全话术、回避核心问题、策略坍缩同质化输出。8. PPO和DPO了解- PPO:在线强化学习,近端策略优化,带价值网络,训练复杂度高- DPO:离线偏好优化,基于成对偏好数据,无需交互采样,训练简单稳定三、基础八股1. Attention计算时间复杂度标准自注意力:O(n²d)(n为序列长度,d为特征维度)2. KV Cache原理推理时缓存历史token的KV矩阵,避免重复计算,降低算力开销,提升推理速度。3. GQA、MLA原理- GQA:分组查询注意力,Q分组共享KV,平衡推理速度与效果- MLA:融合局部+全局注意力,适配长上下文,降低显存占用4. vLLM原理基于PagedAttention分页管理KV Cache,提升显存利用率,支持高并发推理。5. Flash Attention原理分块计算注意力,优化显存IO,减少HBM访问,提速同时降低显存开销。6. 稀疏注意力原理仅计算局部/关联token注意力,舍弃全局无关token,将复杂度降至O(n),适配长文本。7. 模型推理慢排查思路检查序列长度、batch大小;确认KV Cache、量化、FlashAttention开启;排查GPU显存、算子优化问题。四、编程题1. rand7()实现rand10()拒绝采样:rand7()*rand7()生成1-49数,保留1-40,映射为1-10,超出则重新生成。2. 浮点数组取整最小变化和贪心思路:每个数选上/下取整中差值更小的,累加最小总误差。3. 最长无重复子串
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2026年5月7日,投递简历大概是陆陆续续的,前段时间就开始投了10几份了,当时还用的是boss的默认打招呼方式,不出所料一个要简历的没有,后面就是昨天五一假期刚过完,学习状态还没有调整过来,五一爽玩了五天,心血来潮就投了几份简历大概是下午三四点钟投的,这个点hr在线的也多,哦对,我的简历项目也重新换了俩个,原本是黑马点评+拼团的,现在变成ai Agent+拼团了,黑马点评也是网上抄的,但是这个我自己不是很能讲的出来,他描述的我都没有学,当时看视频我就看到了高级篇就结束了,后面的更厉害的都没有学,所以我自己没感觉拿不出手,刚好自己跟着xfg学习的ai Agent也快结束了,而且刚好在我逛qq频道的时候看到一个师出同门的,我直接copy了一下,再冲了一个牛客上面的简历制作的vip,真的不想花时间去这找那找的了,出来的效果也还不错,硬要说的话就是我的项目都不是真正的部署成功的,我自己运行总是有一些小bug让我举步维艰,就像mcp服务sse的部署,我一直没有搞清楚其中的关系,这里跳过了也就罢了,但是后面学习的时候又回重新用到这个知识点,像这个云部署一直是我的痛点,困扰我很久很久了,总之就是这个ai项目我也是半吊子说实话,最近是学到elk卡住了,没招,说会面试,收到邀面我是很惊喜的,没想到就是我才开始投了大概50份就收到腾讯会议邀面,我还在想20分钟能聊些什么,网上动不动都是一个小时2个小时,我这个就只有20分钟,hr也是人事主管是个30多的姐姐,坐着真是有那种范儿,收到面试的时候我真的感觉自己的运气真的很好,但是我自己准备并不是很好,五一五天都是玩过去的,本身公司就是ai辅助开发,面试官让我选个项目去聊,那我肯定选择ai这个项目,这个其实我也准备了,当时是问的千问,给了我一份项目介绍,很短很短,总共就50字不到,我自己又想着加点自己的东西,就是说的磕磕绊绊,自己都想给自己打0分,但是她先是让我来了个自我介绍,再是俩个项目选一个介绍,我自己介绍完了后,她一点别的东西没有问,就是嗯了一声,很多项目的重难点我都没有讲,我怎么实现的,什么责任链,策略模式,我都没有说,我就结束了,她也没问,我服了,吃了第一次聊项目的亏,其实后面我也补了一句要聊一些这个项目的重难点吗,她没有表示,我也就没有说,想着面试官来问也是一样的,忘记说了,这个岗位是Ai coding实习生,这也是为什么我去选择这个半吊子项目去说,面试官跟知道我准备一般一样,就啥也没问了,一点下文没有,后面就跟面试收尾一样,问了一下,我关于ai的理解,我回主要还是以大数据为主然后进行的搜索,我个人是怎么理解的,虽然是错的,也没有多说什么,然后又问我,关于公司知道我来是来干什么,我说就是以ai辅助软件开发,就是我回答的所有东西都很浅,我是要主动甩出自己的高光点吗,受不了,感觉整场面试都非常浅,又问了平时用什么ai工具开发,我说trae,cursor,千问,还问我给我个需求,我怎么去完成,我说用市面上的ai先帮我去理解这个需求,再给我生成提示词,再给cursor trae这些帮我生成代码,人工审查有没有问题啥的,就是这样的,面试面的非常快,我简历上面的东西都没问,还问我大数据专业前景是啥,java是课后学的吗?我说数据分析师我不是很看好就自己学的java,我是踩到什么雷区了吗?11点01面试开始,07就结束了,…..第一次就这么草率吗,事已至此,收收心情吧,半个月我要把这个ai项目吃透再次投boss,再挑战一下,简历也需要优化一下,学历属实没找,只能再项目上多投入点时间,
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