恒生电子AI面经

一面 1.介绍实习2.你了解的多模态融合的方法有哪些（没答上来，因为多模态做的不多）3.介绍deberta（项目中用到了）二面1.介绍实习2.问了问具体用到的模型，显卡，还有一些做的最多的项目代码量，用到的ai这种3.开放题：多模态大模型和传统大模型的发展趋势4.八股讲了一个lora

面试官：你还有什么想问的吗？ 我：什么时候给我发offer？↑如果你不是很想要这份工作，也可以像我这样问。关于反问环节，很多朋友应该很迷惑，“我真没什么想问的，但是不问有点尴尬，要不问点啥吧？”我也是从这个阶段开始的，但是在我面试了众多公司的AI算法工程师后，还是总结出一些规律。我们应该先明确的是——反问环节对我们的帮助有哪些。首先，通过提问，我们可以直接或间接地获取信息。这个信息包括但不限于： 1.公司产品线，这个是相对容易问到的，例如“我了解到我们公司有xx产品，我想问下您具体是负责哪个业务的？”这个问题是一个不会出错的问题，主要是帮我们判断“这个公司做的事我真的感兴趣吗”，以及引出后续的...

1.Transformer 中为什么要用多头注意力？单头注意力有什么局限性？2.GRPO 和 PPO 在 RLHF 中的核心区别是什么？3. vLLM 的核心优势是什么？4.为什么在推荐系统中引入RAG？知识库的数据来源和构建流程是怎样的？5.嵌入模型为什么选 BGE？FAISS 索引是如何构建的？6.RAG 的 chunk 划分策略是什么？7.什么场景需要GraphRAG？8.当输入超过模型上下文长度时，有哪些主流解决方案？9. 手撕：乘积最大子数组（LeetCode 152）📳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。

1、自我介绍2、对这个岗位的一些基础工作职责有了解吗？3、简历深挖，持续追问，如何使用AI工具做数据的清洗和分析？是公司接了API能力后你们做了小工具，还是直接用的Web界面？4、有参与（大模型）本地化部署吗？本地部署后对于处理数据的结果，和之前用Web API、以及人工处理的结果，这三者之间有没有什么差异？5、如果说我们自己也做本地化部署，也有类似于可以接入模型底层能力的条件，你能不能实现让它去进行一些数据处理？持续进行场景追问；6、简单描述一下AI提示词的项目工作？你在这个工作当中你主要担任的角色是什么？7、它是通过什么样子的技术实现的？能够引导性地去对商家提问，并且把商家回复出来的比较专业的、商家视角的话术转成用户视角的？8、多人会话的这种模板是怎么导入的？是一个形式，还是说模型让它有一个学习的过程？模型的提示词复杂吗？9、针对AI幻觉的问题怎么理解？怎么降低幻觉率？还是说你们的解决方案就是扩充知识点？10、能不能就是当这个模型的问题超过你的知识范畴之后，不要硬回答，直接回答不知道？是否可以通过这种手段让它这个影响缩小？11、针对多轮追问是否可以通过优化提示词来解决？12、如果我想把面向用户的客服AI，能够实现多轮交互最终定位到用户真实诉求的能力，可以通过prompt实现吗？13、职业规划是什么？base地怎么考虑？