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第一菜狗
2022-08-31 15:20
上海交通大学 算法工程师
发布于北京
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阿里nlp算法秒挂简历
双985加一段实习若干比赛
#秋招#
,投的淘宝,当天下午投的晚上就挂了。不知道大家情况怎么样
。
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第一菜狗
楼主
上海交通大学 算法工程师
更新:周五一面,淘宝搜索推荐,貌似base杭州
,希望能多个offer
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发布于 2022-09-06 16:18
北京
牛客910948681号
北京理工大学 算法工程师
淘系别吧 换个难度小点的吧
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发布于 2022-08-31 16:04
北京
dalizi
门头沟学院 C++
差不多了,今年算法不敢想了,开发又说岗位不匹配。上下不兼容
1
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发布于 2022-08-31 15:59
浙江
杜小呆233
郑州大学 算法工程师
nlp感觉hc很少
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发布于 2022-08-31 16:22
河南
暂无评论,快来抢首评~
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2025-12-18 11:15
上海交通大学 算法工程师
美团校招大模型算法一面50min
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
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2025-12-28 16:45
山东大学 算法工程师
日常实习-百度大模型算法二面 横向...
1.八股:DeepSeek-V3 和 Qwen2.5-Coder 在架构上有哪些关键区别?(如 MLA、MoE、GQA、Dense 等)2.八股:Transformer 中因果注意力(Causal Attention)和双向注意力的核心区别是什么?分别适用于什么场景?3.项目:如果 RAG 输出错误,怎么判断是检索错了还是生成错了?有做过归因实验吗?4.项目:Chunk划分策略对 RAG 效果影响大吗?你用过哪些优化方式(如语义分割、滑动窗口等)?5.项目:RAG 和 GraphRAG 在处理多跳推理时的根本区别是什么?6.项目:GraphRAG 如何解决传统 RAG 的“召回噪声”和“信息碎片”问题?7.项目:为什么 GraphRAG 能实现更精准的结构化召回?关键依赖是什么?8.项目:如果不用图数据库,能实现真正的 GraphRAG 吗?为什么?9.代码题:最长连续递增子序列(LeetCode 674)
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2025-12-30 14:35
已编辑
门头沟学院 客户成功
轻舟智航 agent开发
ai工具链,主要做的是通过agent对自动驾驶出现的问题做排查,出错日志很长,可能会超上下文。感觉比较有意思的一面主要是实习,项目,少量八股穿插在其中删除链表倒数第n个结点二面同上,加上几个开放性问题,类似于agent如何跟rag更好的结合,回答要很详细,包括每个模块怎么设计,不给具体场景答的很浅。最长不重复子串实习岗,boss上投递,一面后第二天十点左右联系二面,无面试反馈邮件;二面后第二天十点左右发面试反馈邮件,好几天没联系,应该挂了。
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2025-12-16 12:15
北京大学 算法工程师
小红书大模型应用算法一面45min
1.八股:Transformer的计算复杂度分析,写伪代码2.八股:多头和单头的情况下有什么区别3.八股:DeepSeek R1的创新点和优化点?4.项目:介绍实习经历,并选一篇论文进行讲解。5.项目:提示工程的主要方法有哪些?有哪些优化技巧?6.项目:LLM怎么微调的,数据量多大,各数据配比多少7.项目:SFT和强化学习各自有什么优缺点,分别适用于什么场景?8.项目:大模型生成内容的评测方式有哪些,具体怎么操作?9.项目:大模型输出前后不一致怎么办,如何确保大模型输出内容的一致性?10.代码题:手撕sqrt(x),保留6位小数
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2025-12-20 09:20
华南理工大学 算法工程师
字节校招大模型Agent二面
1.请介绍 Transformer 的结构组成及各部分作用2.如何降低 Transformer 的计算复杂度?常见的稀疏注意力变体有哪些?3.LoRA微调的原理是什么?秩 r 的选择会对模型表现产生什么影响?4.kv cache是什么?为什么能极大地提升推理速度?5.RAG的完整流程,构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响?6.微调时的训练数据是怎么构建的?如何保证样本多样性和质量?7.在 RAG+知识图谱的 Agent 系统中,知识图谱更新的机制是怎样的?是怎样保证实时性的?8.训练 LoRA 模型时,你是如何选择冻结层的?依据是什么?9.在高并发查询 Agent 系统中,你会如何优化召回和生成阶段的延迟?10.大规模 Agent 系统在多线程/多进程场景下的资源调度策略如何设计?11.如果你要在 GPU 资源有限的条件下同时提供推理和微调服务,如何做资源分配和任务调度以保证时延和吞吐?12.代码:lc15 三数之和
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