阿里云26届校园招聘内推

#秋招笔试记录#

旷视——NLP面经8.31三面1h简历上东西讲了个遍；面试官对我的科研很感兴趣，面完加了我vx8.28二面 1h1.  常规实习项目介绍2. 给一个点的坐标，和一个长方体的中心点，长宽高，和对应的三个角度，如何判断这个点在不在长方体内。3. 给一个点的坐标，和一个多边形的各个顶点坐标，如何判断在不在多边形内部（二维4. 给一个点的坐标，和一个凸多面体的各个顶点坐标，如何判断在不在多面体内部（三维5. 如何判断凸多面体的几个点在不在一个平面被面试官疯狂拷打8.22一面 1h1. 介绍lora，p-turing，各自优缺点2. 如何解决content length长度问题3. 如何解决大模型遗忘问...

血泪教训：面试百度的同学一定要提前下好入流！全程约40分钟1.自我介绍2.项目拷打先是盘问了论文里的项目，因为和网约车调度场景很契合。面试官也很专业，基本就是看着我的简历，然后时不时提出一些针对性问题。数据集的来源是哪里？奖励函数是怎么设计？为什么要这么设计（包括具体的计算方式）？特征有哪些？论文的聚类是怎么做的？为什么要这么聚类？为什么设计分层强化学习的框架？上下层的奖励维度一致吗？有做调度策略的实际到达情况、中途接单情况的统计吗？和项目指标提升还不错，为什么不考虑上线使用？然后问了之前实习的一个项目。预测GMV为什么不算上新用户的成单？主要用了什么模型？wide&deep模型是怎么设计的？为什么不用需求预测模型而是做了GMV预测？留存率是怎么算的？为什么不用时序预测的模型？3.手撕题因为用的是如流的浏览器版本，没有代码考察的界面，所以就跳过这一段了。（大概率凉了，大家面试一定要记得先下好如流）4.反问萝卜快跑的运营规模怎么样？实际的调度算法是怎么做的？会考虑强化学习的算法吗？无人网约车与传统网约车在派单调度方面的区别。

工作体验，本人985，产品实习工作感受：部门氛围比较轻松，大家总是有说有笑，工作时偶尔闲聊开玩笑。和同事对接时，他们不会区别对待实习生，把你当做正式员工来交流和讨论项目，给你充分的尊重。总体来说，工作内容和职位描述相同。mentor布置任务时也会给你留充分的时间去做，并且告诉你不用着急慢慢做，但是会让你预估完成时间，不会的问题也有问必答。 工作时间：上午9：30-12：00 下午13：30-18：00 快下班的时候同事就不会和你讨论工作或交代任务了，实习生基本上准时下班，很贴心。但是正式员工忙起来平均0点下班。 实习成果 第一次做产品方向的实习，还是有学到一些干货的，但更多地是自己下班看书钻研...