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好好学数仓
2024-07-11 22:10
天津理工大学 数据仓库
发布于天津
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数据仓库求助
目前有一段中厂实习,然后刚又拿到一家中厂的实习,是去实习,还是好好沉淀,准备秋招呢😭😭😭
#如何一边实习一边秋招#
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kathyr_
蚌埠坦克学院 大数据开发工程师
转正概率高就去
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发布于 2024-07-15 21:13
湖北
SwimFish777
广东工业大学 大数据开发工程师
你觉得你足够自律的话可以边秋招边实习😂
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发布于 2024-07-12 00:32
北京
暂无评论,快来抢首评~
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2025-11-24 12:34
门头沟学院 芯片测试工程师
理想汽车日常实习面经开奖
理想汽车前瞻硬件研发面经分享面试背景bg双非一本 有两段大厂实习经历干的基本是测试+研发一面技术面(1.5h)全程无八股,聚焦项目细节深挖,节奏紧凑但交流顺畅。1. 自我介绍(重点突出半导体+电子技术双背景、竞赛获奖及核心项目经历);2. 实习工艺优化的核心难点是什么?测试方案3.项目改进点4. 本科期间参与的项目和竞赛中,你觉得自己收获最大的能力是什么?5. 项目中遇到过哪些实验数据与预期不符的情况?怎么解决的?6.半导体器件可靠性测试中 是如何进行故障定位和参数优化的7. 为什么选择自主搭建硬件平台而非用现成开发板?8.场景题输出调控报告9.手撕代码10.为什么要干硬件而不是嵌入式软件反问环节1. 若入职,会具体负责哪类产品的研发2. 工作中是否有机会深度参与核心参数优化、故障归因这类一线研发工作?压力强度如何?3.团队在器件选型、原理图设计方面有哪些规范或经验沉淀?涵盖产品需求分析、可行性报告撰写、硬件系统方案设计、EMC认证、功能安全设计、器件选型、原理图设计、工艺优化及单板调试,有专门团队负责,与我的技能匹配度很高。后续流程需等待HR面安排。二面HR面(40min)1. 自我介绍(突出协作能力和项目成果);2. 分享一下实习时,最具挑战性的任务是什么?怎么完成的?3. 未来3-5年的职业规划是什么?希望在硬件领域往哪个细分方向深耕?4.并没有那么匹配的研发经历如何胜任工作5. 竞赛的心路历程6. 你是如何在项目中提升团队凝聚力的?举一个具体例子。7. 到岗日期及实习时间反问环节1.公司针对实习生有哪些职业发展路径?是否有技术晋升或跨项目学习的机会?2.公司规模及构成已offer
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2025-12-06 19:15
陕西理工大学 算法工程师
26字节大模型算法秋招面经
1.实习介绍2.critique mode 怎么训练的,会不会存在 bias3.介绍下 RLHF 流程4.BN和 LN 的区别, BN 在训练阶段和推理阶段有何不同5.如果让你用 llm 做一个商品类目识别的项目,你会如何设计6.介绍下 transformer , attention 的细节和 mlp 的作用7.deepspeed的原理8.了解 dp 和 ddp ,介绍一下原理和异同9.在 nlu 任务上,你觉得 bert 和 llm 哪个效果会更好,为什么6.介绍下 RLHF 流程7. deepspeed 的原理8.了解 dp 和 ddp ,介绍一下原理和异同9.如果让你用 llm 做一个商品类目识别的项目,你会如何设计10.快排的思想,时间复杂度11.代码题: code :手写一个多分类的公式,并用代码实现
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2025-12-08 17:36
中山大学 算法工程师
小米 AI 大模型面试
1.自我介绍&项目深挖2.针对 RAG 项目3.使用的 Embedding 模型结构是什么?输出向量维度是多少?4. Transformer 更新哪些参数?5.如何缓解大模型的幻觉问题?6.请描述 Transformer 的基本结构,并解释自注意力机制。7.输入向量的维度是多少?8.LayerNorm 是对哪个维度做归一化?9.你了解哪些微调方式?10.如何优化大模型的训练和推理效率?11.Prompt Tuning 和 P - Tuning 的区别是什么?12.如何让大模型处理更长的文本?13.代码能力考察:请手写反转链表。📳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。
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2025-11-30 14:10
浙江大学 算法工程师
字节大模型Agent算法二面-秋招面经
1.介绍下self-attention,计算其时间复杂度。2.为什么要用multi-head attention?3.PPO的clip机制?在线强化学习和离线强化学习有什么区别?RLHF是哪一种?4.为什么要用reference model? 为了解决什么问题?5.如何让多个agent协同工作的?举个具体的协同机制例子。6.如果一个agent误判导致策略冲突,如何处理?7.有没有用到类似AutoGen或LangChain的框架?为什么选这个框架?8.你是怎么设计agent的记忆系统?9.长期记忆如何存储?如果历史记录量非常大,怎么优化查询效率?10.有没有做记忆衰退,避免旧数据干扰新任务?11.你们这种模块堆叠的架构是怎么设计视觉问答模块和动作模块的协同逻辑的?12.human feedback是怎么被agent消化吸收的?有没有用rl进行策略更新?13.有没有做过模型压缩?比如在车载端或低端设备上的推理加速?14.如果量化后理解能力下降怎么办?怎么做精度补偿?15.你怎么处理响应速度与推理精度之间的tradeoff?是先召回再精排,还是单次生成?16.如果要做电商agent,你会选择哪些模态的信息作为输入?比如文本评论、图像、视频、购买记录?
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2025-12-02 23:09
长沙理工大学 Python
数字马力 ai 开发面试
根据目前发出来的面经,感觉每个人的面试问题跨度好大啊,看上一个还感觉有信心,看下一个就看不懂了😵💫,有问八股的,有 ai 应用方面的,还有大模型开发和微调方面的。太杂了现在不知道怎么准备了🙁
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