美团算法面经还愿

1️⃣抖音一面1、聊项目。2、AUC的两种公式是？你能证明这两种等价的吗？3、BERT-CRF中，为什么要加CRF？好处是？4、self-attention为什么要用QKV三个矩阵，不用有什么问题？有没有哪个模型的Q和K矩阵是一样的？5、reinforce属于on-policy还是off-policy？为什么？6、reinforce带上baseline好处是？reinforce的loss写一下？7、策略梯度会推导吗？简单写一下？8、代码题（代码题一般别着急写，先跟面试官说下思路，确定了再写）：lc 46，全排列（lc表示leetcode，下同）。lc 73，矩阵置0。2️⃣抖音二面1、介绍项目。2、知识蒸馏有哪几种？你觉得哪种效果最好？3、nlp的数据增强方法，主要有哪几种？每一种举个例子？4、分类的损失函数为什么是交叉熵而不是mse？5、BERT对输入文本的长度有什么限制，为什么要限制长度呢？6、BigBird里面有哪几种注意力机制？相比原始transformer的self-attention的优势？7、场景题：如何根据拼多多的商品数量，估计淘宝的商品数量？8、给出emb_size, max_len, vocab_size, ff_inner_size，num_heads, 12层，求BERT参数量。9、代码题：n皇后问题。3️⃣抖音三面‍1、简单聊项目。2、CRF和HMM区别？CRF为什么比HMM效果好？3、如果BERT词表很大，比如vocab_size达到几百万，怎么办？4、快速手写一些transformer的mha（多头注意力），伪代码意思一下就行。5、为什么对比学习中，temperature很小，而知识蒸馏的temperature比较大？6、你觉得在抖音买东西，和淘宝、拼多多他们的区别是？（我没在抖音买过，就只能现场编。）7、你最近看到过哪些paper？简单介绍下？8、你觉得自己有那些优缺点？平时喜欢怎么缓解压力？📳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。

一面1、自我介绍2、如何评估 AI聊天产品的好坏?3、你会用哪些指标去衡量AI对话体验?4、目前市面上的AI聊天产品，你觉得谁做得最好?5、为何现在的大模型大部分是Decoder only结构？6、介绍一下如何做竞品调研的，有哪些竞品？7、介绍一下你做过的这两个AI项目在时间规划上分别是怎样的？8、如何搭建AI 评测体系?9、离职原因二面1、自我介绍2、评测集的选择和构造，评测指标的计算评测数据如果和预期不符，你会怎么优化?3、涌现能力是啥原因？4、如何让大模型处理更长的文本？5、llama 输入句子长度理论上可以无限长吗？6、怎么确定选用什么模型以及为什么选择这个模型？7、针对智能客服项目，...

积功德职位描述：1. 负责机器学习、深度学习等算法在得物业务场景的产品化工作2. 包括但不限于如下方向：目标检测，图像分割，图像分类，NLP，多模态，大模型等职位要求：1. 熟悉Linux环境开发，熟练掌握 Python 语言，有较强的编码能力2. 熟练使用一种深度学习框架如Pytorch、TensorFlow等，熟悉OpenCV、NumPy、Pandas等常用库3. 对云原生有一定了解，有容器化使用经验者优先4. 有GPU编程经验、熟悉算法模型部署、 TensorRT 优化工具者优先5. 图像处理、模式识别、计算机视觉、计算机图形学、机器学习等计算机相关专业在读研究生优先一面（2025.7.10）30minHR发给我的邮件是上午 11 点，我 11 点进会议等了半个多小时没人退出去了，12 点多的时候，HR微信联系我说怎么没进飞书会议，然后我赶紧爬起来进会议。。。搞忘了，日本和国内有一个小时时差，麻了。。。1. 面试官进来直接说你的简历我已经看过了，自我介绍一下吧2. 几乎是纯聊天。。。面试官说我的经历非常匹配（暗示）3. 大模型有没有推理优化经验？无，我说以前主要做CV算法，接触和使用过扩散模型，这也算CV大模型🤗4. 算法题：最大子数组和（秒了）5. 硕士研究内容？6. 偏向算法还是调度？有没有调度相关经验？无。。。7. 你们推理部署是怎么做的？我介绍了自己之前负责和参与过的GPU侧和端侧的推理部署8. 写过CUDA吗？熟不熟？学校里深入学过，之后因为业务关系，没啥使用场景，可以再捡起来9. 你还做过AIGC？有没有NLP相关经验？基本的概念和算法比如 tf-idf, n-gram，word2vec 这些都是知道的，做过文本分类任务，了解 Transformer、CLIP10. 有没有多卡推理优化经验？有多卡训练经验，多卡推理没做过。。。11. 问什么时候能来实习？答最快这月底就能到岗，3个月时间可以保证，每周5天12. 你知道岗位base地吗，能接受吗？我说就是期望在国内实习，上海完全能接受，表现出很想去的意愿🤣13. 反问：组内主要业务场景？商品内容理解、文本理解、AI鉴定商品真伪、推理优化等。学聪明了，面试官框框介绍完，我添一句“那还是挺期待的”🤣，疯狂暗示一面面试官貌似就是老大，结束后HR直接说过了，进offer流程。。。今年暑期准备就去这个了，主要是面试官和善，面试体验好、务实，其余都是次要的（没认真找，随便投投，攒攒面试经验，我觉得现在找工作看眼缘、看运气。本来想着回家吃饭睡觉的 日本饭好难吃啊。。。

开发转算法这么难的吗，这次面一家小初创公司，被拷打麻了电话简历初筛：趁我不注意直接打电话来，我还以为是要约面呢结果开始问我技术问题，给我问的晕头转向，好歹都不深，就简单考察了不了解这个概念问完之后告诉我通过简历初筛了（我请问呢约了一面一面：34min自我介绍+代码题：求n对括号可以组成的合法字符串，比较简单项目介绍决策树种类以及区别，具体讲讲每种决策树的划分策略随机森林，bagging，boosting原理，随机森林在训练数据上有什么要求XGBoost的损失函数位置编码，具体实现细节KV-CacheAttention公式，复杂度，cross attention和self attention区别sigmod公式层归一化公式CNN，PointWise和DepthWise变分自编码器反问（我尼玛我真想问问他你们公司要招CTO吗）