美团大模型算法工程师一面面经(攒rp)
主包背景:两段大厂大模型算法实习
tl:8.18投递,8.27一面
流程:
1.自我介绍 1min速通
2.简历项目拷打 25min左右
3.结合主包的项目经历,问了有没有用过Prompt Tuning或者Prefix Tuning,结合实际场景谈优劣
4.针对推荐系统的曝光偏差问题,常用处理思路
5.LayerDrop和Dropout,两者的区别及各自适用场景
6.解释一下Group Normalization?主要解决了什么问题?
7.Transformer架构中,为什么要使用Position Embedding?有哪些常见的实现方式?
8.除了word2vec、BERT,还了解哪些文本或item的表示学习方法?
9.手撕
10.反问(我问了下部门业务相关,以及校招生入职培养路径)
面试官挺专业的,人也比较nice,不是压力面。总体面试体验不错,希望能过
#美团2025秋招面试#
tl:8.18投递,8.27一面
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1.自我介绍 1min速通
2.简历项目拷打 25min左右
3.结合主包的项目经历,问了有没有用过Prompt Tuning或者Prefix Tuning,结合实际场景谈优劣
4.针对推荐系统的曝光偏差问题,常用处理思路
5.LayerDrop和Dropout,两者的区别及各自适用场景
6.解释一下Group Normalization?主要解决了什么问题?
7.Transformer架构中,为什么要使用Position Embedding?有哪些常见的实现方式?
8.除了word2vec、BERT,还了解哪些文本或item的表示学习方法?
9.手撕
10.反问(我问了下部门业务相关,以及校招生入职培养路径)
面试官挺专业的,人也比较nice,不是压力面。总体面试体验不错,希望能过
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试试贝壳https://neitui.italent.cn/join-lianjia/sharejobs?shareId=60be075b-dd6a-411f-a83f-2b1de949f9da&language=zh_CN&rt=2
手撕什么呀
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一位神秘的牛友:这只是排序 我也这样了 我问了不是意向 还不稳呢
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