Cvte 大模型算法工程师实习 20250221

终究还是失败了，还是得沉淀。面试主要问题是第一步自我介绍然后就是我简单介绍了一下我的数仓项目经历，项目到没有问得很细，但后面开始问一些spark（用 spark去简单实习累加功能，凭借着一点点印象还是磕磕巴巴说出来了。面试官人真挺好的提示了我不少东西），kafka组件这些让我说一下，我这些掌握得还不是很深，感觉还是浮于表面，最后还问了Java集合，让我阐述HashMap的底层实现（我还以为大数据不考这些八股，一门心思全放在数仓开发上面），还问了我知不知道Java高并发，了不了解jvm。我之前一直以为这是走后端才会考的，所以也没学，但也说了一点点。其实，也难怪我简历上自己写了熟练使用Java，最难绷的还是最后一道算法题，我还以为会出sql题。我在ideal自己编写，由于好久没打了，一直在leetcode练题导致我方法写出来都不知道怎么调用了面试官都看不下去了，还好他提醒我。最后还是吭哧吭哧写出来了（最长子字符串 我之前还写过一次但印象不是很深了）最后不出意外的寄了。最后给大家一个参考，祝愿大家都有理想的offer（面试官人是真的好）沉淀去了#大数据# #数据人的面试交流地# #面试常问题系列# #远程面试的尴尬瞬间# #哪些公司面试官让你印象深刻？# 。

✅一面1️⃣时间:1h+自我介绍2️⃣项目介绍:问的很细，过程中不停打断提问算法竞赛项目，整体数据处理流程、模型效果评估方法、心得体会3️⃣八股:简单介绍一下 BERT 和 TransformerAttention 和 self-attention 有什么区别？4️⃣Transformer 的复杂度Bert 用的什么位置编码，为什么要用正弦余弦来做位置编码？还知道其他哪些位置编码？5️⃣除了 bert 还做过哪些模型的微调？为什么现在的大模型大多是 decoder-only 的架构？6️⃣讲一下生成式语言模型的工作机理用过 LoRA 吗？讲一下原理？7️⃣算法题最大子段和跳台阶其他问后续安排和实习时长，以及反问✅二面1️⃣自我介绍2️⃣项目:深挖八股Transformer 结构和 LSTM 的区别和优势，Transformer 怎么体现时序信息？3️⃣Transformer Encoder 和 Decoder 的输入输出和结构BatchNorm 更多用在视觉上，LayerNorm 更多用在语言上，为什么有没 chatGLM，LLaMA 等部署、微调经历？4️⃣有没有了解过大模型加速推理？5️⃣讲一下 Flash Attention?6️⃣算法题先说思路再写代码1、数组中的第K个最大元素2、数组 nums 表示若干个区间的集合，请你合并所有重叠的区间，并返回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。输入: nums =[[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]输出：[[1,6],[8,10],[15,18]]📳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。