求问SHEIN南京的一些情况

base南京算法，20+1.3*13。这家怎么样？看起来名声不是很好。

这个客户端是偏AI的，28、27都可以投，可以转正。但是我只会Agent开发和Java后端开发，误打误撞投了。早上10:30投简历，下午3点HR打电话问意向城市，出勤率，第二天11点就面试一.关于我的terminal coding agent项目：1.效果怎么样？怎么提速？提速的效果如何？2.multi-agent怎么做的？3.你自己做过MCP吗？刚刚好做过，但是有点难描述4.上下文压缩怎么实现的？二.关于问答智能体项目：1.为什么要做LoRA？效果怎么评估的？我只能勉强会看那几个评估指标2.RAG优化3.Agent的评估和打分怎么做的？以上我感觉还行，我尽力往我的节奏这边带，下面Java就是重灾区，太久不写Java了，面试太突然没有复习三.白牛点评到这里面试官就真的领域展开了1.JVM垃圾回收？不会。JVM内部结构？不会2.Springboot的AOP原理？只记得动态代理。你知道Spring出来之前，开发Java项目怎么样吗？不会。3.为什么要分布式锁？（感觉应该是想问我分段锁）线程问题。4.为什么会有线程问题，举例？迷迷糊糊，不会。还有：你说你会做上下文记忆优化，怎么做的？关系上下文，Mem0，LibSQL，上下文压缩手撕一道完全没有见过的算法题，codetop前200没看见过？输入一个数n，标记1到n，围成一圈，从2开始每隔一个人pop掉，（2,4,6）不够就回头，求最后剩下两个数没有做出来，口述思路应该也是错的😂最后问我知道GUI（Graphical UI）吗？我刚刚好知道，但是记错了，我说的好像是CopilotKit的GUI（generative UI）和Google的A2UI😫

1.自我介绍2.我看你也做了两段实习，你在 oppo 面临过什么样的挑战，你当时是怎么思考和解决的？3.什么工具去做了这个 agent 框架？4.你后面打算考虑往哪方面发展？在研究和业务方面你更偏向于哪一块？5.开放题：我看你也做了这么多 LLM 的事情，你怎么看待 LLM 的发展？6.你对这个岗位有什么期待或者说是想做的事情吗？7.dpo 是在其他指标都优化的情况下漏检率上升在可接受范围内，当时的话你针对这个事情是怎么调整或者说去解决并落地的？8.假设后面来这边实习，面对工作安排，你会选择直接独立去做一个项目，还是前期先做一些基础性的工作？9.预期能实习多长时间，以及什么时候能到岗？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1.自我介绍；2.本科毕设项目介绍；3.Retinaface和Facenet的具体网络模型；4.Retinaface是如何检测人脸的，Facenet是如何识别人脸的；5.项目的创新点有什么，评判指标是什么；6.检测和识别用的时间，其中esp8266，mg996r分别是做什么用的；7.大模型量化比赛项目介绍；8.AWQ和GPTQ是什么；9.什么模型适合用AWQ，什么模型适合用GPTQ；10.其中最优的参数是怎么得到的；11.llm- benchmarker怎么用的，是什么评判指标；12.了解算子吗？（marlin kernel）详细说一下这个算子是什么；13.除了量化其他的方法了解吗？（压缩、减枝、LoRA）14.LoRA是什么；QLoRA是什么？为什么要用LoRA；15.具体的原理是怎么样的；16.如何将LoRA结合到TransFormer各个层？17.介绍一下TransFormer的架构；18.Encoder和Decoder是由什么组成的；19.MHA细节是怎么样的(QKV)，softmax是干什么用的；20.单头注意力和多头注意力有什么区别；21.为什么MHA下面要除根号d；22.潜在多头注意力了解吗，多头注意力的作用；23.FFN详细说一下；24.残差链接有什么用；25.Layer Normalization有什么用；26.Layer Normalization和Batch  Normalization的区别；27.Qwen3的基础架构是怎么样的；28.Qwen3和Qwen2.5相比有什么区别；29.Qwen3和DeepSeek有多少个头；30.大模型要训练出思维链应该如何训练；31.如何平衡精度和推理速度，怎么做trade off的；32.了解Agent吗，做过什么agent项目33.Dense模型是什么；34.MoE、MLA是什么，详细讲一下；35.LoRA的偏置矩阵详细说一下，为什么LoRA初始化A要正态分布，B要初始化为0；36.秩是什么意思；怎么理解；37.Qwen3哪里做的好；38.快手实习项目介绍；39.经纬恒润实习项目介绍；40.了解量化交易吗；41.你平时做交易是趋势还是阶段？