滴滴效能后端实习二面（oc）

工作时间与强度工作时间：实行弹性工作制，上班时间为上午 09：00 - 下午 06：00，周末双休。工作强度：工作强度较大，部分研发岗位因项目进度安排紧张，加班到 11、12 点是常事。不过也有一些岗位可以准点下班。薪资福利有通讯补贴、补充医疗保险、餐饮补贴（一天 30 元）、节日福利、定期体检等。公司食堂饭菜半价，还有八折零食柜、免费咖啡等。工作氛围团队氛围：整体氛围比较年轻有活力，团队多为扁平化管理，队员之间有较高的决策权。比如 GTM 团队大部分都是 3C 消费厂出身，工作氛围活力四射，沟通效率较高。研发部的团队氛围也不错，同事之间互相帮助，经常一起讨论新产品方向，还会有团建活动。但也有...

1.项目介绍2.讲一下在百度实习期间做的主要工作。3.压缩专家机制是如何实现的？4.用的训练数据集规模分别是多少？5.为什么选择用SFT训练，而不是用RL训练？6.介绍一下 DPO, PPO, GRPO的原理和区别7.PPO的损失是token级别还是sequence级别的？8.PPO中的Critic模型是如何计算优势的？9.讲一下LoRA微调技术原理10.LoRA微调是如何减少训练参数的？11.LoRA技术有哪些优势？12.算法题手撕 三数之和（撕出来了

前言别笑，这真的是高频翻车题。在数仓面试考察建模理论这一块时，数据域和主题域的区别几乎成了必问问题。但奇怪的是，即便是在企业里干了三五年的同学，一聊到这两个概念，也常常含糊其辞。先看定义数据域：是从业务过程出发，对数据进行的分类管理，解决「数据如何管」的问题。主题域：是从分析视角出发，对数据进行的逻辑划分，解决「数据如何用」的问题。大家看完定义之后，可能还是无法对应到真实数仓建设中来，我们直接上企业真实案例！假设用户完成一次完整购物：登录 -> 浏览商品 -> 加购物车 -> 下单 -> 支付 -> 卖家发货 -> 买家收货 -> 评价/退款在整个购物...

这是在向下兼容了吗，本以为牛客那些，30k侮辱价已经很装了，现在小红薯那边，都本科开始逐渐接受12k了😅😅😅