美团测开二面面经！离谱！

【更多内容移步同号小红书～】1. 拷打实习项目2. 模型用的什么框架训的，什么卡训的3. 用户输入query，要怎么从海量数据中检索到相关的视频4. 了解视频抽帧吗，了解关键帧提取吗5. 说说 internVL2模型是怎么训练的6. 模型微调用的是什么训练方式，lora? Fft?7. 模型训练完一个epoch要多久，训练数据里图片和文本大概有多少token?8. 项目里有用到DPO，为什么要用DPO，模型是怎么训练的， DPO的loss是什么?9. 有没有试过在模型的输出里加reasoning进行训练10. coding:零钱兑换，要求输出具体的硬币组合总结：项目问的比较细，基本无八股

【更多内容移步同号小红书～】商汤多模态理解二面面经1. 了解了下实习做的Agent项目10min2. 面试官阐述了职位的任务3. 说一下PPO原理，为什么论文选GRPO4. 反问5. 无八股无手撕

运维实习生一面（2025年4月）面试时间：2025年4月面试形式：语音面试面试时长：约12分钟面试流程自我介绍与背景面试官先确认了我的年级和学校所在地，我介绍自己是大三，目前课程压力不大，可以随时到岗实习。项目与技术经历主要聊了在学校实验室做运维的经历，包括负责小程序的运维、Docker部署、前后端代码编译和Nginx部署、MySQL数据库使用等。介绍了用阿里云作为主服务器，腾讯云做备份，自己写了MySQL数据库备份脚本，用rsync每天同步到腾讯云。面试官追问了备份细节、是否做多活、服务规模（访问量、数据库大小等），我如实回答是单体服务，数据量不大，主要是SQL备份，没有做多活，访问量每天不到1000，数据库文件不到100M。自学与技术栈我提到自学了Go语言，写过项目。面试官问到自动化运维相关经验，我说部署过一次K8S集群，装了Nginx，使用官方工具和网络插件（如Flannel），并解释了不同网络插件的区别和部署过程。详细描述K8S部署过程：我用的是官方的kubeadm工具，先在一台云服务器上初始化master节点，再用kubeadm join把另一台node节点加入集群。网络插件一开始用的是Calico，但因为两台服务器分别在不同云厂商（阿里云和腾讯云），公网环境下Calico的BGP路由不太好连通，后面改用Flannel的overlay模式，才让节点间网络打通。部署过程中遇到过证书、端口开放、网络策略等问题，都是查官方文档和社区帖子解决的。Nginx是在K8S集群里用Deployment方式部署的，配置了Service做负载均衡，整体流程从环境初始化、节点加入、网络插件选择到应用部署都自己动手实践过。监控与日志服务日志采集主要用MySQL自带日志，没有用ELK。监控方面用Prometheus，自己在Go项目里加了中间件，统计请求数和耗时。具体做法是用Prometheus的client库，在HTTP请求入口加request counter和request time的指标，暴露metrics接口给Prometheus拉取。实习意向与公司情况面试官介绍了公司运维团队和研发团队的规模，以及云平台和自建机房的情况。公司有多云环境和自建机房，能接触到GPU服务器，但具体要看个人能力和项目安排。我表达了希望能接触K8S、CI/CD等自动化运维技术，也问了是否有机会接触大模型相关服务器。面试官表示公司有相关项目，但分配要看实际情况。面试建议与流程面试官建议实习生更看重基础和学习能力，不会太在意线上大规模经验。介绍了面试流程，后续可能有HR和老板面试，结果会在一周内通知。整体面试氛围轻松，问题以项目经历和技术细节为主，K8S部署和云平台运维相关内容问得比较细。后面进来之后发现面试我的是+2，技术还是很好的，人也非常好

【更多内容移步小红书～】1. coding，梯度下降法解方程2. 挑一个觉得做的比较好的项目讲（讨论项目细节）3. 看项目里用了dpo算法，讲讲对dpo的理解4. llm效果比小模型好很多，为什么不在线上使用