阿里 淘天 NLP算法实习 一面 电话面

全程50分钟,电话面,但是有代码题

部门是营销算法

1.自我介绍

2.介绍第一个项目,我的是一个RAG的项目,讲完后面试官没有过多的提问,让我说一下难点,然后问我lora微调的数据怎么构建的,为什么要微调

3.介绍第二个项目,我的是一个论文项目,我就讲了一下论文的整体,然后面试官问我的另一篇论文是不是也是这个任务上的,我说是,他说讲一下两篇的不同,我就从基座模型不同、motivation的差异讲

4.问我基础问题,先让我讲了transformer的模型结构,我开始吟唱;讲完让我讲llama和chatglm区别,我正好刚看过,开始吟唱

5.打开邮箱做代码题,是一个二叉树的题,从根结点到叶子结点的路径总和等于固定值的一道题,我写了核心代码,写完他让我写出建树的过程,这个鼠鼠不会,就说了一下思路😭

6反问,问部门做什么的,说是做搜推的,也会用大模型

总的来说面试感觉还行,面试官态度也不错,拷打不多,可能他不是做NLP的所以不拷打我😭

#算法#  #面试时最害怕被问到的问题#  #面试中的破防瞬间#  #简历被挂麻了,求建议#  #软件开发2024笔面经#
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我测,佬你的这几场面试起手式基本是transformer结构八股吟唱
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发布于 2024-04-14 01:03 浙江

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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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