面经:分享投递Keep算法实习生(已OC)

本人985本硕,本科和硕士各有一段实习经历(某电商算法岗实习和某社交App算法岗),也在牛客刷了一些题,4月在牛客刷到Keep的实习职位开放,跟我的目标还比较匹配,AI算法方向,分享一下从投递到oc的经历吧。

timeline

4月底:收到一面通知
个人觉得Keep的效率挺高的,不到一星期就搞定全部流程

4月底:一面
时间:1h+自我介绍
1、项目介绍:问的很细,会追问简历上的实习经历和参与的项目细节,整体数据处理流程、模型效果评估方法心得体会等。对项目的挖掘还是挺深入的,建议提前做好准备。
2、八股:简单介绍一下BERT和TransformerAttention和self-attention有什么区别?Transformer的复杂度Bert用的什么位置编码,为什么要用正弦余弦来做位置编码?还知道其他哪些位置编码?讲一下生成式语言模型的工作机理用过LoRA吗?讲一下原理?等等。
3、算法题、以及其他问后续安排和实习时间等等
一面面试官我觉得蛮专业的,看起来是比较接地气,但给我的整体印象是大佬级别。

4月底:二面
时间:1h
1、自我介绍
2、项目部分,提问过往实习和实验室项目中使用大模型的深度,以及遇到的问题复杂度如何并怎么解决?提问的内容比较深,如果不是真实参与过很容易露怯
3、深挖八股Transformer 结构和 LSTM 的区别和优势,Transformer 怎么体现时序信息?
4、有没有了解过大模型加速推理?
5、讲一下FlashAttention?
6、算法题先说思路再写代码
7、其他还问了比较多关于健身行业相关的内容
二面整体上更难一些,因为有比较多业务相关的提问,还好我是Keep重度用户有些问题还算是回答比较流畅,面试官似乎还挺满意的,比较和善的前辈。

4月底:HR面
主要提问职业相关、团队协作等等,包括为什么选择Keep、遇到技术分歧怎么处理、怎么看待健身行业的前景等

5月初:沟通意向

给我的感觉是蛮高效的,不到半个月就OC了,中间还有个五一假期,个人觉得Keep在AI方面的技术挺有深度,因为我一直在用Keep跟练,很多数字人、健身规划都很智能,期待入职咯!
#实习进度记录##Keep实习校招##2026届暑期实习#
全部评论
ai算法的八股哪里看啊
2 回复 分享
发布于 05-15 18:26 广东
校友其他offer情况怎么样
1 回复 分享
发布于 05-15 16:20 山东
想询问一下佬bg,论文情况,打扰了就算了
1 回复 分享
发布于 05-15 12:13 河南
tql
点赞 回复 分享
发布于 05-15 12:34 浙江

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07-17 23:39
同济大学 golang
混合云异构计算工程师工作职责-建设业界领先的AI异构算力容器平台,提供 高性能、高稳定性、高易用性的百舸产品,支持AIGC、智算中心、金融-结合 SOTA 模型训练推理优化原理,深入模 型结构与设计思路,将训练推理优化手段工程 实践化,为客户提供系统性加速方案,提升训 推效率-在自研芯片上适配常见大模型,结合深度学 习训推框架特性,开发或调优相关算子,提升模型在芯片上的性能和精度表现,辅助客户进 行芯片选型和应用-针对大规模异构集群场景下,探索训推任务 管理、异构资源调度、虚拟化混布、容器存 储、高性能网络、分布式训练和推理等技术的 创新和应用-探索业界最新技术方向,参与机器学习框架 等开源社区,提升百度混合云AI核心竞争力任职资格-本科及以上学历,有一定程度的计算机相关 专业知识背景-优秀的编码能力,熟悉Golang/Python/ Java/C/C++至少一项,有扎实的算法及数据 结构基础,有良好的编程习惯。-熟悉PyTorch,了解Megatron、 DeepSpeed、vLLM、SGLang等大模型训推 框架,做过测试、开发等工作。-对GPU芯片架构有一定了解者优先,熟悉 CUDA、OpenCL等高性能计算编程经验优先,有大规模训练推理实践经验者优先-具备推理优化的深度实践经验优先: FlashAttention、PD分离、专家并行、负载均 衡、模型压缩(蒸馏/量化)、缓存策略、异 构计算加速-具备训练优化的深度实践经验优先:分布式训练、显存优化(如Zero/Offload)、计算通 信Overlap、混合精度、MoE架构调优-熟悉Kubernetes工作原理,熟悉调度器、资 源扩展机制、容器运行时、容器网络等技术, 有Kubernetes开发和维护经验优先-有独立的分析问题和解决问题的能力,有强 烈的责任心,较强的学习能力和沟通能力
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