阿里夸克团队很缺人，大家快来找我内推!

hr面完了泡了一周池子也没有oc还有戏吗😵

bg 双9 简历牛客论坛+黑马点评 挑战杯大模型相关比赛决赛一等奖一面（5.15 55min）自我介绍挑战杯相关选一个你觉得更有挑战性的项目介绍一下redis有哪些数据结构，跳表了解吗，介绍一下还有什么我没问到但你觉得值得讲一讲的点吗（吟唱了分布式锁）手撕：搜索旋转排序数组（二分查找变种）、无重复字符的最长子串反问二面（5.20 50min）自我介绍挑战杯相关现在有一批数据需要去重，同时相似度高的也需要一并删去，怎么考虑（我只大概说了自己的思路是把相似的转成相同的再通过一些去重算法完成）布隆过滤器是怎么用的，还有没有其他的类似的实现手撕：查找有序数组中某个值第一次出现下标、删除数组中连续的k个相同值（最后有个细节卡了蛮久，面试官一句话提示了一下才过）反问HR面（5.23 30min）自我介绍从你的项目、竞赛里挑一个展开讲讲在做项目过程中有遇到什么样的困难，怎么解决的你的竞赛经历里有没有产生团队协作相关的问题，怎么解决的base地意向职业规划上面有提到没有打算考公，HR接着提问现在可能很多父母都希望孩子能够考公考编，工作稳定，你对这个问题怎么看，如何跟父母沟通还有没有其他正在进行的流程你会怎么选，为什么整个流程都很快，其实我5.8晚上才投的简历（感谢朋友提醒我阿里系还有这个能投），过了一个周末就约了笔试和一面，HR面后三小时就发了意向。总结成功经验，70%在于挑战杯的这个奖，20%在于手撕基本没大问题，10%才是准备的一些八股和项目，感觉是不可复制的一次流程。

1️⃣一面时间：9.12  时长：1hcode：统计岛屿数量、最大岛屿面积，DFS方法解了然后介绍实习项目，面试官非常耐心地听，没有打断八股1.bert和gpt的区别？（从模型架构、训练方式、使用场景方面回答的）2.训练/微调一个LLM的流程？3.实习时用的 megatron 框架吗，对分布式训练框架了解多少？（回答了deepspeed和megatron区别，以及几种并行方式，以及deepspeed的三种zero）4.了解强化学习吗，跟SFT有什么区别？5.反问：业务，对岗位的期望💣评价：有点紧张，算法题有一个小失误没注意到2️⃣二面时间：9.14  时长：1h八股1.写一下 attention 公式（代码实现了下）2.训练时为什么要mask，推理时也需要吗？两处有什么区别？推理时的sequence length和训练时一样吗3.transformer和传统seq2seq模型有什么区别？4.计算attention时为什么要除以d_k，这个d_k的含义是？5.attention计算时还有哪些scale处理？6.attention中softmax函数作用、公式、为什么有减去最大值的处理？换个函数还能这样处理吗？7.解释数值上溢、下溢问题8.讲一下prompt书写的经验，如何判断prompt是否达标，如何改进prompt9.讲一下SFT，会对哪部分计算loss？为什么？10.讲一下deepspeed11.训练用一个7b模型要占用多少显存？不同zero阶段能够节省多少显存？12.训练模型时用了几张卡，有遇到什么异常中断问题吗？反问： 在乎候选人什么能力？对面试表现有哪些改进意见？💣评价： 基础不够扎实，网上有的知识都能回答上来，在同龄人里算比较优秀，欠缺一些多机多卡实践经验。  

1️⃣一面1.自我介绍和项目介绍2.介绍一下了解的大模型有哪些，这些模型在结构上有什么差异3.说一下大模型常用的位置编码有哪些，各有什么优缺点4.介绍一下大模型的预训练后训练以及推理是怎么做的，并且详细问了 RLHF 的做法，包括 PPO 算法的原理，以及 DPO 和 PPO 的区别5.大模型的超长上下文是怎么做的，比如说 KIMI6.大模型智能体是怎么工作的，有哪些组件7.场景题：如何训练一个大模型，可以做到精确的提取摘要8.代码:股票的四个题121. 买卖股票的最佳时机122. 买卖股票的最佳时机 II123. 买卖股票的最佳时机 III188. 买卖股票的最佳时机 IV✴️整体来说一面偏基础，没有太多发散性的问题，整个面试一个半小时多2️⃣二面1.自我介绍2.因为之前是做 CV 的，所以面试官问了 CV 和 NLP 的区别和联系，在 Transformer 的大背景下，CV、NLP，包括语音等，能否实现大一统3.训练大模型的时候数据怎么清洗，怎么处理，怎么配比，怎样操作能更容易使模型达到更好的性能4.什么是大模型的幻觉，如何减轻幻觉问题5.大模型的复读问题是怎么产生的，业内一般有什么解决办法6.大模型的工具调用怎么实现7.Agent 有哪几部分构成，了解哪些具体的实现方法8.开放题：之前训练大模型的时候遇到过什么困难，你是怎么解决的9.代码：实现一个 Tokenizer，只能用 PyTorch 基础语法✴️二面相比于一面更加看重综合素质，喜欢考察分析问题解决问题的能力，二面也面试了一个多小时，面试官还是挺专业的。3️⃣三面1.首先过项目，但是问的特别细致，尤其是一个 Agent 的项目，从背景，到动机，再到做法，最后的结果，都问的非常细，大概有半个小时的时间2.开放题：你觉得当前大模型还存在怎样的问题，有什么解决办法吗3.开放题：让你自己设计一个 Agent，会怎么做，为什么这样做4.找工作比较在意的点是什么，除了薪资还有什么5.对文心一言这个产品了解吗，有哪些优点和值得改进的点6.如果给你发 Offer，你到这个团队能做出什么贡献✴️三面整体来说更加综合，不止有一些技术问题，还有职业规划这些问题，更加考察整体的能力。面试官应该是这个团队的大老板，看问题更加系统和全面，整体面下来还是比较有压力的。📳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。