03-15 16:11 门头沟学院 推荐算法
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拼多多大模型算法实习一面
给我面没招了，发点面经攒攒人品～
1）介绍一个最能代表自己的项目
2）项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现／验证的？
3）电商领域预训练数据：低质过滤与去重会怎么做？用哪些简单指标快速判断数据质量？
4) Pretrain 和 SFT 分别解决什么问题？
5) Transformer 的基本结构怎么理解？
6）多模态模型的大致结构是什么（图像编码器+连接层+ LLM )？最容易踩坑的点通常在哪里？
7) SFT 数据如何更贴近业务：如何避免过度模板化？如何做基础的 train / test 去重来避免评测失真？
8）对齐（ RLHF / DPO 等）整体思路是什么：为什么需要偏好对／奖励信号？
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拼多多内推成功率高
上海华东师范大学 C++
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04-01 10:47
云南大学 Java 点赞 评论 收藏
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03-26 19:57
重庆邮电大学 后端工程师 点赞 评论 收藏
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牛客28967172...：说的还是有道理的，我校招时就拿到过网易雷火好几个顶级项目组方向的offer，基本上流程和你说的一样。
但本质还是劝退互联网的游戏方向，本质上是代价更高，而且职业生涯容错率很低，方向比较窄。
代价是众所周知的严重加班，游戏大版本赶工基本上通宵无休，甚至国庆五一都没放假是常态。
职业生涯性价比低是因为游戏行业本质上就是赢家通吃，但你要跳槽只有腾讯网易等头部，要么就是米哈游莉莉丝库洛三七等少数中厂，然后就没了，公司是断崖的少
游戏开发相比互联网方向岗位非常非常少，比如网易整个雷火也才五六百人，里面十几个工作室，招人比例非常低，其他游戏公司也是一样。
而且方向也很窄，你做引擎开发就只能跳相关，你做游戏客户端也只能跳相关(游戏客户端都算吃香的，但市场hc也非常非常少，跳槽机会更少)，基本上很难转回互联网
这里对比传统互联网，大厂多的都说不过来，而且容错率很大，你做搜索方向可以跳推荐，你做推荐方向可以跳广告，要求远没有游戏行业那么严，甚至你之前干测试都能跳槽研发方向
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