时间：持续25分钟左右。类型：线上视频面试，1位面试官，项目组领导；面试官很和蔼。流程：首先要求做自我介绍，随后提问25分钟，无算法题目。提问问题：课题组对于你来实习有何要求，大小论文情况如何，你毕业课题中神经网络训练结果的稳定性如何？对神经网络有何了解？用过哪些神经网络，处理过序列数据吗？项目中是如何使用RNN的，对RNN的机理是否了解？是否用深度学习处理过图像或文字？你目前神经网络精度的提升，瓶颈在哪里，都调整过哪些参数？如果出现训练数据不平衡的情况，你该怎么解决？算法题目：无。个人反问：入职后要做的，是否是基于其他人给出的需求，来通过代码开发从而将需求实现？是否会经常使用深度学习？工作强...

鼠鼠三个月前由于在字节oc前一天接了阿里，所以只好拒了字节。昨天下午鼠鼠在ssob投简历时投了字节别的部门，结果hr给鼠鼠说鼠鼠在别的hr流程里，问鼠鼠是不是之前拿过字节的offer，鼠鼠说当时已经拒了呀，然后鼠鼠问她那还能不能把那个offer舔回来，然后hr小姐姐说她去帮我问问。然后之前的那个hr就微信问鼠鼠是打算来字节这边实习吗，鼠鼠问还可以吗hr说可以的，鼠鼠又问还用加面吗，HR说和业务对齐一下争取不加面，然后晚上说好入职时间就直接给鼠鼠下offer了我将誓死捍卫字节跳动然后附一下最近鼠鼠面的试虾皮：7.31一面 ，第二天约二面8.4二面，第二天约HR面，已拒momenta：7.31一面，第二天约二面8.4二面，第二天oc，已拒b站：8.5一面，5min后约二面（b站效率真高），已拒百度，小米约面，拒了（突然被拉去项目室加班没精力面了）美团：8.6一面，第二天约二面，拒了淘天：8.6一面，第二天约二面8.11二面，第二天约三面，拒了

项目介绍，面试官应该不太懂，没咋问。最后问的八股。大模型怎么做推荐？说了一个web agent的训练方式，面试官好像不太感冒。怎么判断一个模型的 embedding 好还是不好？我说计算不同类别数据之前的距离，同类更近、异类更远。如果模型的训练 loss 不下降，有哪几种情况会导致？数据不干净，学习率太小，如果你从头搭一个网络训练模型，可能会遇到哪些情况？如何保证稳定训练？最后写一个快排。然后问我有没有职业规划，具体想做什么？