光学工程师2025校招

面试是24年7月的现在已经入职几个月了，补一下面经，帮有需要的同学参考。BG：本硕985 计算机论文1A1B一面：技术面自我介绍 & 简历相关。简单介绍了自己在多模态和大模型方向的研究/工作经历，包括在校期间的论文工作以及实习经历。面试官主要针对简历上的项目提了一些细节问题，比如具体模型的量级，提升了多少，和哪些方法做了比较等。因为是自己的工作，所以没有卡壳。问有没有遇到过 Python 文件之间互相 import 的问题，出现这种问题怎么办？让我简单介绍了一下 PPO 算法，以及和 TRPO 的区别是什么？接着 PPO，问了一下 ChatGPT 的 RLHF 流程，以及为什么不直接用 SFT，而是要用强化这么麻烦的方式训练模型？继续追问 RLHF、SFT、LoRA 的区别，分别适用于什么场景？反问：公司现有业务是什么，计算资源情况等。二面：主管面论文介绍。让我用通俗的语言介绍我自己发表和投稿的论文，重点是研究动机和要解决的问题。问有没有亲手训练过大模型，最多用了多少张 GPU 卡？并行训练使用的框架是什么？介绍一下 DeepSpeed，说一下这个框架在并行的不同阶段（ZeRO stage）分别做了哪些事？训练模型的时候，数据量有多少，怎么收集数据的，训练花了多少时间？遇到的最大问题是什么？问在大模型全量微调时，显存消耗分别由哪些部分占用？（参数、梯度、优化器状态、激活信息等），分别占用多少？假设模型参数量为N，请分不同情况讨论和计算一下微调所需要的显存（不同精度、batch size、seq len 等）。说一下 LoRA 公式，讲一讲其中 A 和 B 两个矩阵分别表示什么。LoRA 的优缺点是什么，什么场景下适合使用？问知道哪些大模型训练和推理框架，用过哪些？问 LLaVA 的结构是什么，和常规的纯文本大模型有什么区别？Encoder-Decoder 结构的模型转 ONNX 的一般流程，遇到不支持的算子怎么办？可能遇到的问题（动态 shape、模型中逻辑判断需要单独写、模块拆分等）。三面：HR 面主要问了为什么选择公司，对团队的看法，对岗位的认识；未来大致的规划，面试过程的体验，有没有别的公司的 offer 等。以及询问了期望薪资等。之后就是等待，最终和期望薪资基本一致。总体感受面试流程比较顺畅，问题也比较贴合岗位要求；如果和岗位匹配度高，一般流程推进速度会很快。入职以后，工作内容和面试被问的问题也差不多，基本上都是算法工程师需要做的内容，团队氛围也很不错。只是毕竟是企业，不可能光搞研究，在承接业务时还是免不了和很多人打交道和来回battle需求，这个无可避免。

1.了解我们公司吗，你觉得你简历上哪一个项目比较和公司业务匹配2.你最新的一个项目是做什么的，负责的内容是什么，有没有软件内容3.介绍一下你的电源项目4.你觉得你本科期间学的比较好的课程有哪些5.有没有遇到什么问题，这个问题是硬件的问题还是软件的问题6.介绍一下你的这些比赛经历，具体是做什么7.比赛时的压力你是如何处理的8.画一下电源项目的拓扑结构9.说一下关键元器件的选型10.项目中的layout你是怎么做的，有什么注意的地方11.在大四实习期间，你有没有什么目标12.你的职业规划是什么13.如果进入公司以后，没有人带你，如何完成自己的工作任务

现场面30min 主要问题：1.介绍一下你最新做的这个项目2.画一下你项目中电源的拓扑结构3.拓扑结构的工作原理和工作过程4.电感和电容如何选型5.有没有采样需求，采样电阻怎么选的（封装，阻值，功率）6.画一下采样的电路（运放电路）7.差分放大电路，比例放大电路这些8.电路中的一阶暂态分析的内容9.自动控制原理里面的各个环节，一阶惯性环节的传递函数是什么10.反问环节