数字马力AI算法工程师面经

1️⃣自我介绍2️⃣项目拷打这一部分决定了面试官对于你经验的评估，项目的理解要深一些，这个只能通过不断打磨完善项目经历。✅微调项目：1.业务背景2.数据的构成，是否使用了合成数据3.训练的过程中用了什么方法（为什么用这样的方式，用别的方式会有什么问题，是否尝试过）4.如何评估整体的效果5.微调之后是否还会出现幻觉的问题，出现了的话应该怎么处理6.这个能力是否只能用在当前业务场景，是否可以作为一个通用的能力7.是否尝试过用其他的基座模型✅应用层项目：1.业务背景2.逻辑框架3.优化前和优化后的能力差距4.遇到最大的困难是什么？怎么解决的是否还有别的优化方式5.某个流程是否可以进行再优化6.上线之后的效果反馈3️⃣通识考察（1）Transformers 和之前的模型的区别，为什么 Transformers 好？（2）介绍下 Bert，框架，预训练和后续的微调任务？（3）为什么 Bert 适合做向量模型，底层原理是什么？（4）RoBERTa 做了什么优化？（5）想要大模型输出的内容都为 json 格式，怎么实现？（6）OOM 问题怎么处理（7）大模型的参数量是怎么计算出来的？（8）DeepSeek R1 的训练方式，GRPO 的原理是什么？（9）基于过程的强化学习和基于结果的强化学习的差异是什么？（10）Agent 的概念是什么？整体流程是怎么样的？（11）DeepSeek R1 对于 Agent 的能力是否有提升，如何进行运用？（12）RAG 的整体流程和评估方式？（13）如何解决 RAG 中信息覆盖率低、幻觉、逻辑计算的问题？（14）大模型的数据合成应该怎么做？有哪些方式？（15）DeepSpeed 的三个 stage 分别是什么？有什么作用？（16）模型并行和数据并行的区别是什么？这两种方式的数据流和梯度是怎么更新的4️⃣手撕代码✅算法代码：手写位置编码手写多头注意力机制Leetcode：零钱兑换最长递增子序列打家劫舍最长公共子序列跳跃游戏📳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。

视频纯享版：2 月入局 5 月上岸！3 个实习 Offer 到手！只要给了面试机会就能拿下offer？背景是26届双非本，目前是已经拿到了三家offer的实习第一个是广州的一个做量化的小厂，一共是两轮面试。第一轮是纯技术面，聊了大概一个小时，就是问了一些408还有小项目和一些小的要点，感觉答了百分之七八十，就过了。二面就是偏聊天一小点。最后也就过了，给了offer。面试完之后就及时做了总结，把一些面试题，一些个人感觉答得不好的都赶紧记录下来，以防下次面试还会答的不好。拿到之后，还是继续面，怕对第一家实习不满意，所以就继续边找边投边学习。之前是学了计算机基础的部分还有网络、基础组件和中间件，还做...

双非仔也想进大厂，求牛爷爷来份详细备战指南，实习大概什么时候润开始备战秋招比较好，秋招要准备到什么程度，除了八股算法还有啥要准备的  

🙋🏻‍♀️面试： 一共四面，其实只用三面，中间自己争取从偏前线的岗位往中台策略转，所以额外再增加了一面；可能本地生活这块业务确认，挺紧凑的，听HR说很长没看到面试结果全A的候选人了。 🙋🏻‍♀️入职： 接offer👉🏻背调👉🏻结果确认👉🏻到岗前填信息👉🏻入职当天参与培训领电脑👉🏻到用人部门**。嗯😐非常长，长到不想再来一遍那种🥹那种接了offer好像又没接的感觉，家人们谁懂！ 🙋🏻‍♀️工作体验： 啊就是非常的卷…晚上十点可能才有机会下班，入职前第一周了解到，我们部门实习生两三个月来都是十一二点下班🥹怎么说呢工作日是不配拥有生活的，那种洗头都觉得懒，玩手机...