砺算科技面经 （已解约释放）

1.你这个xx实习的项目能展开讲讲吗？你主要负责哪块？为什么是你来做这块？2.自动化评估体系这里能具体说说怎么评的吗？哪些维度3. 多维度自动化评估体系，那每一个维度是怎么做的？比如你说的关键词匹配和问答对，这个流程怎么构建的4.图表的准确性你怎么评估的？怎么从markdown和HTML 里提取对应图表并比对的？有没有一些异常case举个例子？5.用了playwright去截图，那遇到报错或者渲染失败怎么办6不同设备模块比如交换机、服务器，它们的字段特征都不一样，那你怎么做统一化训练7.那你这个知识图谱底层是用什么数据结构存的8.用的是PAI吗？那有没有对比过比如说 igraph或者图数据库像GraphScope这些之间有啥区别9有没有用过一些大模型的推理？比如说用千问做辅助根因预测10你们这套系统的准确率和召回率大概是多少，那比如说没有到90%，你们是认为这个指标是OK的吗11所以它是系统推理出根因之后还需要人工check，然后才能执行故障预案，有没有哪一部分流程是完全自动化的12你们平台现在接的主要是底层设备指标，那有没有接入一些业务指标，比如订单失败率转化率这类的业务数据13我有个疑问就接入业务指标的话你需要知道整个平台的服务拓扑，那你们这个平台是怎么接入业务侧拓扑的？是自己做的吗？还是中台团队负责15.那你既然用过图数据库，你知道它底层的存储结构是怎样的吗？比如它是怎么组织边和节点的16.我们现在是两阶段推荐架构：第一阶段召回用的是embedding点积召回，第二阶段是MLP跟transformer做多目标打分。那你觉得在我们这么大规模的数据量下，如果要做real-time re-ranking，你会在架构上怎么做trade-off？怎么压低latency17.我们现在在做embedding精度提升也试过加cross tower、attention pooling 甚至meta learning，但发现一旦模型重了，就难以部署到线上实时系统。那你觉得在embedding learning的这个模块里，有哪些方案能在不严重影响线上性能的情况下提升语义表示能力18.我们现在二阶段模型训练的是watchtime、like、share、follow这些目标。但有些目标（比如 share、follow）非常稀疏，有的时候一个batch里面都没有。你要设计一个loss来处理这类多目标问题，既保证主目标收敛，又不能让稀疏目标完全失效，你会怎么设计

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👋个人背景：双2，非CS硕，硕士期间研究方向偏GPU并行，秋招投递的大部分是AI算子岗位，有以下几家有意向或发offer，👏offer1：中科曙光（AI算子方向），负责海光信息的DCU算子开发💯offer2：砺算科技（AI算子或AI编译器）7月份发布了第一款产品，性能超RTX4060🌱offer3：壁仞科技（AI软件工程师）国产GPU四小龙之一三家都和国产GPU相关，以后也想在国产AI芯片相关行业从业，希望大家帮忙选一选😋😋😋

1.你说说小程序和APP测试有什么不同 2.你在xx财经这块具体是做什么的？业务大概是怎样的？数据是怎么流转的 3.你刚刚说推荐策略，那推荐这块是你测试负责验证的吗？大概有哪些策略 4.有没有涉及后端的一些数据流转，中间件你这边有没有接触过？有哪些 5.你刚才提到xx财经这个项目，整个推荐链路你参与到哪一段？如果这个推荐逻辑出错了，你怎么从业务角度排查问题 6.推荐策略里面的兴趣标签是怎么生成的？怎么测试标签生成的准确性 7假设你现在在测一个组合推荐策略（多标签、多维度 AB 实验这种你怎么设计测试用例去验证它的推荐内容准确性 8.你说你看了埋点，那如果埋点漏了，但是后端数据还是对的，你怎么处...