225届大数据毕业生

1.实习介绍2.实习时间，最早入职时间3.SQL题目手撕给定作者作品表，包含作者ID、作品ID、作品发布时间和作品类型，要提取每个作者最近发布的30个作品，基于这30个作品类型，把用户发布类型最多的那个作品类型定义成该作者的类型4.研发团队计划通过技术优化来降低用户在直播间看播时的卡顿情况，提高用户看播时长· 需要设计实验做假设检验，应该怎样做？追问：· 最小样本量应该是怎么计算的？· 最小样本量大概率跟哪些指标有关系？· 你能解释一下什么是显著性水平和统计功效吗？· 统计功效的本质含义是什么？· 当我们拿到了至少样本量，上线的实验我们怎么样去检验这个指标到底有没有正向的收益？· 有一种场景是我们算出来最小样本量是10,000，但目前手里的用户数不足10,000，这个时候怎么去做实验？· 除了这种方法，有没有什么别的可以相对提高检验效能的方法？5.你平常看短视频或刷直播吗？· 以直播场景为例，我们有一个核心指标是用户看直播的时长，现在发现这个月的直播时长对比上个月降了20%· 作为数据分析师，应该如何去拆解归因这个问题？（暂不考虑外部大环境影响）6.实习经历深挖7.反问

1.实习介绍2.论文工作介绍3.为什么构建这个benchmark4.构建数据集的时候遇到哪些问题，怎么解决5.选择这个微调模型的原因6.mplug的框架7.视觉编码器用的什么8.线性投影层具体情况9.qwen2的结构10.transformer的计算11.了不了解其他的transformer或者attention12.用了多少卡13.怎么做的分布式训练14.zero3不适合训练使用的原因15.介绍论文的多阶段CoT微调16.lora的原理17.lora的初始化18.矩阵B 为什么用0初始化19.手撕：一个字符串中出现次数最多的字符以及次数20.反问的时候还问了强化学习的原理

1. 实习介绍+介绍论文2. attention的计算时间复杂度3. 推荐系统或者NLP领域 有什么方法可以加速attention计算4. 你了解哪些生成式推荐的论文5. 为什么要在推荐系统引入RQ-VAE6. RQ-VAE和VQ-VQE有什么不同7. RQ-VAE怎么解决坍塌问题8. Normalization有哪些，有什么作用9. 什么时候用batch norm什么时候用layer norm，为什么10. 训练和推理的时候的BN均值和方差都是怎么得到的11. 代码题：Ic331验证二叉树的前序序列化

字节风控大模型，（n+3）*15+签字费小红书多模态大模型，n*16+期权签字费总包：第一年因为签字费、字节比小红书多一点，第二年因为期权、可能小红书比字节多一点岗位：对多模态大模型技术更加看重平台：应该从认可度和流动率来说字节好一点求offer帮选！也想了解如果是技术包含多模态大模型的风控业务，后期跳槽会不会因为风控业务背景受限。求评论！