新浪大数据精英实习生 7.10

首先面试肯定不能用，眼神不正常很容易被发现，而且这本身就不是一件好事但我们可以在其他方面用ai来准备像八股，对我自己而言，其实看着文档还是视频之类的，真的很枯燥，看不了很久就特别困，个人对八股上的求知欲也并没有很强，只是为了面试而准备，之前有段时间天天看八股，都感觉人生都没什么希望了后面突发奇想，诶！可以用豆包就是在背八股的时候和豆包打电话喂她一堆今天要背的八股知识，让她来当面试官问我问题，不会的也立马问清楚就是有时候会抽风，耽误一些时间，不过总体还是蛮好的背得烦了还可以骂她自己一直在说话也不容易困，也还可以锻炼一下自己的表达能力，对我而言是一个比较好的方法但每个人的情况不一样哈，这只是我认为的一个背八股不困的方法，仅供参考————看清楚啊各位，没让说让你面试的时候用ai

近几年，互联网发展的势头一直十分猛烈，人才需求市场也在不断扩充中以下是根据最新信息整理的互联网大厂排名概览：第一梯队：腾讯：以高薪资和广泛的业务范围领先，尤其在游戏和社交领域。阿里巴巴：在电商和云计算领域具有强大的影响力。字节跳动：以其创新的短视频平台抖音和今日头条著称。华为：作为中国科技巨头，华为在5G技术和其他通信技术方面处于领先地位。第二梯队：美团：在本地生活服务领域表现突出。京东：以电商和物流服务闻名。百度：搜索引擎巨头，拥有强大的技术积累。蚂蚁集团：涉及支付、金融和数字技术等多个领域。第三梯队：滴滴：在出行服务领域占据重要地位。新浪、搜狐、360：这些公司在特定互联网服务领域具有影响...

1️⃣自我介绍：【⌚️10分钟】点评：流水账，有些磕磕绊绊，自我介绍环节的项目介绍的很详细，非常冗余。优化：写逐字稿，背诵，提升语言表达能力。2️⃣经常问题的问题优化：【⌚️20分钟】1：transform结构了解吗？回答点评：回答的很简单，5分吧，说了transform的结构是encode-decode结构，分块，每个块里面有四个组建，MHA、FFN、LN、残差链接，介绍和理解不深刻。提升指导：梳理回答逻辑结构，讲解MHA、FFN、LN、残差链接的添加逻辑和含义，其中MHA给出代码层面理解，从2分钟的回答变成6分钟的回答。2：多头自注意力机制是啥？公式是啥？代码你会写吗？回答点评：讲了公式，但是掌握的不够细致，pytorch代码框架不熟悉，attention_mask机制没有写出来。提升指导：讲述代码的原理，如何使用代码回答问题，展示自己的理解深刻。3：rag中的多路召回是什么？embeding为啥用智源的BGE-large/Base？回答点评：使用了BM25和向量召回，但是没有讲出来两个的区别和联系提升指导：先讲原理，再讲述下语义理解能力和泛化能力的区别，计算的效率，两个互为补充等。3️⃣不会回答的问题指导：【⌚️40分钟】1:  LN不太会回答，看网上的回答很多，但是不是理解层面。2：我的向量召回是faiss做的，和这个相关的问题我如何准备？3：经常会被问到rag用的啥框架，这个问题如何回答？还需要准备框架的知识吗？4：面试官经常问我，rag的模型是啥？有做微调吗？如果不做微调怎么回答？5：大模型还需要补充那些知识？📳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。

三四月份一直在准备保研和在校内做科研，当时顺便把BAT和一些其他大厂的算法岗也都投了个遍，但无一例外全简历全进垃圾桶了，也浪费了许多投递机会。可是当时不懂事，中小厂当时都不想投，感觉没必要。可是被挂太多简历了，于是又投了一些非互联网公司的算法，只有huawei机器学习接了我的简历，对接的HR一开始很热情，但机试过了之后就被晾在了一边，也不约面也不挂，后来自己调研了一下组的情况感觉也不是很想去，这一套下来对华子的印象也不太好，就懒得联系不了了之了。结果就是金三银四直接过去了（当时还没这个概念），直到五月末忙校内后才抛弃幻想，想着还是做点先开发吧，毕竟算法是近一年才开始有产出，而且是AI安全方向的...