广告算法投递大厂直接简历挂

1. 介绍一下项目2. 多头注意力机制的计算复杂度是多少？3.LoRA 的核心思想是什么？4. GRPO 训练时 KL 散度控制得怎么样？5. SFT 阶段如何避免对padding token 计算 loss ？6.训练 SFT 模型时 loss 出现剧烈震荡，你是如何诊断并解决的？7. Transformer 中为何使用 LayerNorm 而非 BatchNorm ？8. Transformer 里LayerNorm 放在 Attention 前还是后？有什么区别？9. logprobs 在一致性奖励中起什么作用？📳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。

本人27届的。我最近才开始准备算法岗位相关的东西，之前一直在跟着老师做（科研），和大模型无关，现在想找多模态大模型的算法实习（两篇论文都和多模态相关），但是做简历的时候很迷茫有几个问题：论文内容要不要详细些，还是放到项目里面去，这两篇论文都不涉及大模型项目经历基本为0，我要找什么项目，比如多模态的对话加上微调可以吗最后面那个实习经历要不要放，这个算是一个学校的群体实习或者说是一种课程，而且时间有点久，很多东西忘记了

最近秋招拿到offer的同学在问我一些offer抉择的问题，关于算法岗怎么选方向，尤其是业务岗和研究岗的区别。今天从几个维度聊聊这个问题。你的目标是落地还是探索？业务算法岗的核心价值在于解决问题，用成熟稳定的技术提升业务指标。日常工作围绕数据处理、特征工程和模型调优展开，最后通过A/B测试验证效果。岗位稳定、成果可量化是明显优势，但技术可能不够前沿，容易产生重复感。研究算法岗更像边界探索者，集中AI Lab这类部门。这里博士比例高，核心任务是做出比现有方案更优的算法创新，目标发表顶会论文。你能接触最前沿的技术，学术积累扎实，但成果不确定性高，压力也更大。你数全链路还是深钻型？业务岗需要全链路能力——懂业务逻辑、会特征工程、能上线部署，最终把技术转化为可量化的业务增长。研究岗则强调算法深度，要求扎实的数学功底和创新能力，更看重在细分领域的学术突破。如何选择？喜欢看到技术快速落地、享受清晰的业务反馈、工程能力强的同学，业务算法岗是更稳妥的选择。如果理论基础扎实、热衷前沿探索、能承受较高不确定性，研究算法岗的挑战和上限都更高，但要做好成果周期长的准备。不过研究岗可能有时候也需要做一点业务上的工作，这要根据部门实际情况来看。没有绝对的好坏，关键是匹配你当下的状态。业务岗是脚踏实地，研究岗是仰望星空，两者都在创造价值。选择前想清楚自己更看重什么，比盲目追求热门更重要。想了解更专业更具体的算法岗不同方向不同岗的要求，发展，前途等具体信息可以滴滴我本人拥有7年大厂算法岗经验，作为技术面面试官(含社招和校招)，看过上千份简历，已面试超过上百位同学，面试和被面试经验十足，同时在ECCV/IJCAI/NeurIPS等顶会上发表过多篇论文和ACM获奖竞赛经历。职业规划 业务算法 #研究算法

1.为什么用责任链模式，有哪些好处, 项目中有没有其他的设计模式？2.mysql 有那些索引？你觉得 innodb 索引为什么用 b+树 而不是红黑树，其他的引擎的索引有了解吗？ 举一个你项目中遇到的使用组合索引的例子，为什么选择这些字段？建立索引的时候选取字段有哪些要注意的？3.消息幂等组件库怎么做的？ 为什么用消息队列？ 除了 rocketmq 其他的有了解吗 ？ 现在有这么一个场景，你刚才讲的本地消息表的 消息 是存在 redis 的， 如果突发流量打垮服务器怎么办，说一个你认为的优化方案？ai 项目：1.为什么做这个项目？你考虑的点在哪里？对自己使用的技术怎么样去了解的，比如向量数据库等（这里自己提的）2.RAG 流程3.embedding 之前的向量化怎么做的有没有了解？项目里面openai 的这个模型的向量化怎么做的（后面这个自己补充的）八股： jvm 的逻辑分区了解过吗？经历过怎么样的变化？g1 和 cms 的区别 ？ 堆区详细的划分知道吗？手撕： 二叉树层序遍历 10 min