面试是24年7月的现在已经入职几个月了，补一下面经，帮有需要的同学参考。BG：本硕985 计算机论文1A1B一面：技术面自我介绍 & 简历相关。简单介绍了自己在多模态和大模型方向的研究/工作经历，包括在校期间的论文工作以及实习经历。面试官主要针对简历上的项目提了一些细节问题，比如具体模型的量级，提升了多少，和哪些方法做了比较等。因为是自己的工作，所以没有卡壳。问有没有遇到过 Python 文件之间互相 import 的问题，出现这种问题怎么办？让我简单介绍了一下 PPO 算法，以及和 TRPO 的区别是什么？接着 PPO，问了一下 ChatGPT 的 RLHF 流程，以及为什么不直接用 SFT，而是要用强化这么麻烦的方式训练模型？继续追问 RLHF、SFT、LoRA 的区别，分别适用于什么场景？反问：公司现有业务是什么，计算资源情况等。二面：主管面论文介绍。让我用通俗的语言介绍我自己发表和投稿的论文，重点是研究动机和要解决的问题。问有没有亲手训练过大模型，最多用了多少张 GPU 卡？并行训练使用的框架是什么？介绍一下 DeepSpeed，说一下这个框架在并行的不同阶段（ZeRO stage）分别做了哪些事？训练模型的时候，数据量有多少，怎么收集数据的，训练花了多少时间？遇到的最大问题是什么？问在大模型全量微调时，显存消耗分别由哪些部分占用？（参数、梯度、优化器状态、激活信息等），分别占用多少？假设模型参数量为N，请分不同情况讨论和计算一下微调所需要的显存（不同精度、batch size、seq len 等）。说一下 LoRA 公式，讲一讲其中 A 和 B 两个矩阵分别表示什么。LoRA 的优缺点是什么，什么场景下适合使用？问知道哪些大模型训练和推理框架，用过哪些？问 LLaVA 的结构是什么，和常规的纯文本大模型有什么区别？Encoder-Decoder 结构的模型转 ONNX 的一般流程，遇到不支持的算子怎么办？可能遇到的问题（动态 shape、模型中逻辑判断需要单独写、模块拆分等）。三面：HR 面主要问了为什么选择公司，对团队的看法，对岗位的认识；未来大致的规划，面试过程的体验，有没有别的公司的 offer 等。以及询问了期望薪资等。之后就是等待，最终和期望薪资基本一致。总体感受面试流程比较顺畅，问题也比较贴合岗位要求；如果和岗位匹配度高，一般流程推进速度会很快。入职以后，工作内容和面试被问的问题也差不多，基本上都是算法工程师需要做的内容，团队氛围也很不错。只是毕竟是企业，不可能光搞研究，在承接业务时还是免不了和很多人打交道和来回battle需求，这个无可避免。

点点互动面经一面（1）传统自我介绍（2）我看你大学里做了项目是吧，我们来聊聊吧（撕数据库、计算机网络）数据库（3）欸，你用的是 MySQL 吧，我想知道如果我要生成用户的唯一id，有什么方法啊？（4）那我如果有一个主键值是 10，然后删除了这一行，插入下一行数据的时候，主键值是多少呀？（5）你知道 MySQL 的索引的索引数据结构吗？（6）那你知道聚簇索引和非聚簇索引吗？计算机网络（7）你项目中前后端用什么协议通信的？「 HTTP 」为什么 说 HTTP 是无状态的呢？（8）那如何防止 Cookie 劫持？（9）那我如果使用 HTTPS 协议， Cookie 就不会被第三方拿到吗？（10）那你...

面试官老师很温柔啊，先自我介绍了一下然后谈了一下实习，怎么做的，测试什么时候开始介入的然后提了个场景题，做一个输入三角形的三条边的网站，给孩子用的，需要怎么架构，怎么设计测试用例（我说功能啊，流程啊，安全啊，兼容性）然后问怎么测安全，怎么测sql注入，为什么要测兼容性（不知道啊没想过这么多）手撕查询用户最近五次输入的sql手撕括号配对（hot 100简单题）我只说得出思路啊脑子里一团乱麻哈哈没招了反问环节问了下面试老师能不能给点建议，他说其实校招不太看实习，主要看思路啊想法啊这些软实力，然后又问了一下他对ai的看法，我真觉得自己不如ai哈哈

岗位的具体细节不是太清楚，只知道好像要频繁出差。全程没有手撕只问八股，整体强度不是很大，面试官很nice1.自我介绍2.拷打简历3.Python八股4.Linux指令5.自驾过程中的一些异常情况，针对这些情况设计用例6.反问真的不想再当传奇耐面王了，接接接接上岸，写点面经攒攒人品