二本，计算机专业，女生

一、面试问题A. 项目经历与业务理解1. 实习1. 先介绍一下你的这段实习经历。2. 听起来你的工作主要集中在数据/样本构建上，是吗？3. 你这里写了 VQG 和 VQA 一致性评估，这里的“一致性评估”是什么意思？4. 所以你的意思是，让大模型先生成问题，再生成答案，然后看问题和答案是否对得上，是吗？5. 所以最后是不是回答不一致的样本，就说明它比较难？6. 这个项目过程中，你有做过哪些模型方面的工作？2. LLM-as-a-Judge 项目7. 研究生阶段你还有一个 LLM-as-a-Judge 的项目，能大概介绍一下吗？8. 你最后这个总分好不好，是通过一个下游任务来验证的吗？9. 如果我理解得对，就是你打分之后选 Top 20% 的数据去微调，再和随机选 20% 做对比，是这个意思吗？10. 这个事情听起来很像样本选择，甚至有点像强化学习，你有从这个方向考虑过吗？B. 强化学习基础11. 你对强化学习了解吗？系统地学习过一些强化学习的方法吗？12. on-policy 和 off-policy 分别是什么意思？13. importance sampling 是什么？14. DPO 和 PPO 是什么关系？它们有什么区别？C. LoRA / 参数高效微调（这里因为我简历写了一个LoRA所以面试官追着来杀）15. 你在项目里用 BLIP-2 做了 LoRA 微调。LoRA 为什么可以省显存？16. 你虽然加的是一个低秩小矩阵，但不管多小，参数总归是增加了。那为什么在参数增加的情况下，LoRA 反而还能省显存？17. 推理的时候呢？推理阶段用 LoRA 和不用 LoRA，有什么区别？效率上有什么影响？D. 多模态模型 / VLM1. BLIP-2 相关（因为LLM-as-a-Judge里面提到了这个细节）18. 你为什么选择 BLIP-2 做微调？选择 BLIP-2 的考虑是什么？19. BLIP-2 相对于 BLIP 有什么改进？2. VLM 路线理解20. 你对 VLM 这条线还有哪些了解？之前有关注过哪些相关工作？21. Qwen VL 了解吗？22. 相比于 LLaVA，Qwen-VL 有哪些不一样的地方？你有没有了解过？E. Transformer / 大模型基础23. Position Encoding 是什么？有哪些分类？24. 旋转位置编码、绝对位置编码，是直接加到 token embedding 上的吗？25. 相对位置编码呢？比如 RPE 这种，它一般是加到哪里？26. decoder 里面 causal attention 是怎么实现的？F. 手撕：最长不重复子串二、反问1. 部门目前主要负责的业务内容是什么？团队主要在做哪些事情？部门整体是做风控的，负责平台上的各类风险问题。大的方向包括内容风险，比如违规图片、违规文本；也包括用户层面的欺诈、作弊等风险。具体到他们团队，主要做几类事情：一类是机器作弊流量和攻击检测，比如爬虫、自动化攻击、人工获取数据等；一类是人机验证相关能力，比如真人检测、验证码等还有一类是识别图片、文本里隐藏得很深的网址，并判断这些网址的风险，这些网址往往会把用户引到站外赌博、色情等高风险网站。2. 这个岗位平时更 focus 哪些算法领域？更希望候选人掌握哪些知识、算法方向和工程经验？首先还是需要有大模型基础，对大模型的一些基础概念和原理要比较了解。其次，像他们做隐藏网址识别这类任务，如果输入是图片、图文、视频，本质上就是一个 VLM 问题，所以也会希望候选人具备多模态/VLM 方面的理解。还有一块是 Agent，因为他们现在也在探索用 Agent 节省人力、提高效果，所以这方面也有需求。至于为什么会追问 RL，是因为 Agent 往底层看，算法基础还是会和 RL 有关系，所以他们对这方面也是有期待的。3. 这个部门属于哪个业务？是抖音还是 TikTok 相关？会和哪些部门合作？这个部门属于 Data，可以理解成字节的中台部门。风控相关的很多需求会收在他们这里，所以也可以把他们理解成风控中台。抖音和 TikTok 两边的风控中台需求都会提到他们这里，也就是说他们同时支持抖音和 TikTok 这两边的业务。4. 这份实习是日常还是暑期？HC 情况大概怎么样？转正 HC 的情况面试官自己也不太确定，目前应该还没有完全定下来，这块后续可以再和 HR 沟通。实习本身要求至少三个月，团队会更希望实习时间长一点，因为前期熟悉业务和环境本身就要花不少时间，太短的话不利于真正做出产出。5. 团队里做的内容主要是业务算法 / pipeline 搭建，还是也会有研究课题、论文产出的可能？整体还是更偏业务，不太支持以论文为导向的事情。但也不是说让实习生直接上来扛复杂业务指标。通常的做法是从复杂业务问题里，抽取出一个相对独立、偏技术、带一些探索性的点，让同学在这个方向上做出产出。所以更偏“从业务中抽技术问题来做”，而不是纯学术研究。6. 为什么字节有些组会支持论文或者研究产出，但你们组看起来不太支持？是岗位性质不一样吗？这个团队是要为业务结果负责的，所以判断标准首先是对业务有没有帮助。面试官比较直接地表达了他的看法：很多论文并不能真正解决业务问题，甚至会被视为“水论文”。他们并不是完全排斥研究，而是强调如果某个具体业务问题确实值得研究、也确实需要前沿技术去解决，那么可以研究；但最终目标仍然应该是服务业务、能落到线上，而不是为了论文本身去做。7. 这轮面试之后，我大概多久能知道结果？正常情况下大概三天之内会有结果，但最终还是要看后续 HR 推流程的节奏陪一张昨天下午在教室拍的一角夕阳

背景介绍最近组内要做0-1的新ai产品, 招我进来就是负责这个ai产品,启动的时候这个季度就剩下两个月了,天天开会对齐进度,一个月就已经把基础版本给做完了,想要接入到现有的业务上面,时间方面就特别紧张,技术选型怎么说呢, leader用ai写了一个版本 我们在现有的代码进行二次开发这样, 全栈next.js 要学习的东西太多了 又没有前端基础,没有ai coding很难完成任务(十几分钟干完我一天的工作 claude4.5效果还不错 进度推的特别快), 自从trae下架了claude,后面就一直cursor claude 4.5了。nextjs+ts+tailwindcss+shadcn ui...

2016年大学本科毕业之后没有从事自己想要的工作选择。上海的工作并没有得到认可。年轻人是时代的弄潮儿。时尚和美观操控着每个应届毕业生的不服输心态。测试题目的检测开始好转并得到面试官技术认可。学校大学本科校招时间窗口期很多的知名公司会进入一些名校高等学府进行校园招聘。宣讲会听讲认真但是并没有发现什么长处。呆呆的看着大学生打篮球有的时候 完美世界 的宣讲会就没有再次参与。专业实习的笔试成绩前端技术勉强通过面试官的技术标准。不理想的笔试成绩很有可能会拦着大部分面试官。甲骨文Oracle公司的笔试成绩7分表示这方面可能并不弱。  突然要离开大学回到南方。无法释怀的是一些外国大学留学生的抛掷过来的奇怪眼...

🎓学历背景：民办本科👨‍💻意向职位：前端开发实习生🔑遇到的问题：boss上都没啥人理我，简历哪里不行，求指点，不玻璃心