字节三面

1. 问项目，问的很细2. 问论文亮点3. dapo的改进有哪些？4. lora原理？5. 推理分为哪两个阶段？（prefill和decode两个阶段）6. self attention怎么做的？（qkv含义+计算流程）7. 预训练模式是啥？和sft的区别？（next token prediction；区别是sft不算prompt的loss）无手撕

暨秋招总结 由于实习转正的原因，我是在接近九月时才开始投秋招简历的。投简历的时候已经收到了实习部门的意向，因此在秋招面试过程中心态比较稳，面试也相对随意一些（非常感谢实习部门的支持）。现在投递的岗位都已经面试结束，就等着下个月出结果。这段时间也挺纠结的，虽然在网上搜过不少意向部门的情况，但很多具体的组很难找到信息，所以发个帖子把目前的情况做个分析，希望大家帮忙提供一些建议。个人背景：211 本科，985 硕士，实验室做的是系统方向。四川人，但不在成都平原地区，所以回成都的意愿一般，不过如果能回去也很好（虽然最终可能还是会选择二线城市定居，目前暂不考虑长远的落地问题）。由于研究方向的缘故，目前主要使用 C++，投递的岗位几乎都是搜广推架构相关的。目前已有的 offer / 意向：阿里控股（转正） ：公司的搜推架构，属于比较核心的业务优点：组内氛围好，工作与生活平衡非常好（晚七甚至晚六下班）缺点：晋升速度可能稍慢，担心节奏过于养老腾讯 TEG 混元：混元大语言模型部门下的 AI 搜索组优点：可以接触到部分大模型方向，公司也在持续投入这一领域。组内氛围应该也很好，面试的面试官很好缺点：不是纯算法岗位；听说工作强度较高，氛围可能偏卷。虽然能接受一定强度，但仍然关心团队氛围和发展前景字节国际化：具体组暂不确定。部门是 global ads infra，做的是 TikTok 广告相关的架构优点：部门属于核心业务，晋升可能相对较快（猜测）缺点：听说工作强度较大，而且具体做什么不清楚，担心偏上层或打杂。我个人希望能更偏底层一些此外，还有一个宽德投资的交易系统开发岗位，目前已面试到主管面，但还没出结果，暂且不考虑在内。希望大家能帮忙粗略投个票，或者给我一些选择上的建议。如果有对上述岗位了解的朋友，也欢迎交流经验。对我的面试经历或岗位感兴趣的话，也可以私聊我。也欢迎有经验的 uu 或者前辈来交流一下应届生 offer 选择的问题，感激不尽。（之前宽德的主管和我分享的是：看公司的发展以及公司是否能把机会交给新人）

不知道大家有没有这个感受秋招面试感觉面的挺好的，结果不是没有回应就是被挂，反而有些面的一般的却过了这是为什么呢？？？

bg双9，主要投递ai infra和agent开发，大部分集中在9月初投递，少量8月底投递或者被hr主动捞。已offer/泡池子：阿里云、阿里控股、阿里国际、快手、字节剪映、京东、滴滴：意向懂车帝：口头OC华为：三面完成腾讯、蔚来：HR面完成流程中：英伟达：二面完成科大讯飞：一面完成挂：淘天、小米、米哈游、小红书、B站、虾皮：简历挂联想、美团、字节火山：一面挂字节Seed：二面挂蚂蚁：岗位不匹配，结束流程感觉今年秋招非常迷惑，大厂约面还算积极，反倒是中小厂经常简历挂，流程也非常慢。