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卡比巴拉精神稳定版999号
2023-10-13 10:50
门头沟学院 测试开发
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中兴 南京 卡在综合面试
或许也有上海的兄弟投了南京的中兴吗,综合面试之后是怎样的,我看南京的很多都开了
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牛客197995139号
门头沟学院 算法工程师
同样 卡在综合面试
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发布于 2023-10-13 17:37
江苏
Tonytom
门头沟学院 Java
双非本吗老哥?
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发布于 2023-10-13 12:55
江苏
粒子屏障
门头沟学院 Java
兄弟咋样了
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发布于 2023-11-16 22:17
北京
已注销
进度有回退到笔试吗
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发布于 2023-10-17 11:14
浙江
牛客908379291号
合肥工业大学 集成电路IC设计
洽谈时间应该是按学校地区来的
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发布于 2023-10-13 21:28
安徽
谁把我的offer拿走了
蚌埠经济技术职业学院 嵌入式工程师
佬是哪个部门的
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发布于 2023-10-13 14:17
江苏
认真的小冤种在写文章
门头沟学院 金融分析师
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发布于 2023-10-13 14:16
江苏
暂无评论,快来抢首评~
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04-07 00:00
广西大学 算法工程师
快手 大模型开发 一面
1. 全参数微调的显存一般怎么估算全参数微调的显存不能只看模型参数本身,真正上线训练时至少要把参数、梯度、优化器状态和激活值都算进去。最粗略的估算方式是:如果模型参数量是 N,训练精度是 bf16,那么参数大约占 2N 字节,梯度再来一份 2N,如果用 Adam,还要额外保存两组一阶和二阶矩,通常再加 4N + 4N 字节。也就是说,不考虑激活值时,单参数相关内存大致可以按 12N ~ 16N 字节估。真正把 batch size、sequence length、checkpointing、并行策略加进去后,激活值往往才是大头。所以面试里如果只答“参数量乘 2”基本不够。更稳的答法是先给出静态...
AI-Agent面试实战...
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03-30 17:16
华中科技大学 算法工程师
美团数开和腾讯wxg数科
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目前美团数开日常实习,在面试暑期,原来走的方向是数分转数开,投鹅数据工程被数科捞了目前的情况,美团日常转暑期,或者去鹅,团这边的情况,base,组内,业务都能接受且暑期,转正率高鹅这边,to内的平台业务一般般,转正率低,挂数科实际是agent开发,还有四个月秋招,去这个岗位很尴尬的就是秋招简历会四不像,数分数开agent都做了,也没有垂直的岗位,转正失败可能agent开发,数开,数分都要投大概率还是投数分,国内的数分数科不分家,但是刚跑路出来,就是一个很尴尬的岗位,而且要补的技术栈太多了还有机器学习算法这一些,听hr说是做全栈,但是目前正职都是半路出家也是用到什么学什么,去了估计也是一样的,自学做东西但是wxg的title太香了,在纠结要不要继续面这个岗位还是释放简历继续投别的部门数据工程。引流:字节美团微信腾讯阿里
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04-16 08:58
广西大学 算法工程师
京东 AI应用开发(后端) 一面(JDY)
1. 做一下自我介绍2. 讲一下你做过的系统架构,别只说用了哪些中间件架构最好按数据流讲,而不是按技术名词堆。入口层是网关、鉴权和限流,业务层负责请求编排、规则判断和状态推进,异步层用 MQ 解耦高峰流量和补偿任务,存储层通常拆成 MySQL、Redis、检索索引和对象存储,旁路再挂监控、日志、配置中心和任务调度。真正有价值的是你能指出瓶颈会出现在哪里,比如检索召回抖动、缓存热点倾斜、下游依赖变慢、消费积压或者数据库回查索引失效。3. RAG 的原理你怎么讲,真正落地时它在系统里承担什么角色RAG 不是“检索一下再回答”这么简单,它本质上是把外部知识注入生成过程,降低模型纯参数记忆带来的不确定...
京东一面410人在聊
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04-01 00:20
门头沟学院 Java
快手 AI应用服务端开发
感觉是KPI面先是过了一下我的项目DAG并行调度怎么做的说一下 threadlocal混合检索怎么做的线程池和completable的区别semaphore怎么做限流的semaphore一起的那几兄弟的区别redis三件套第三个项目中的端云协同怎么做的MYSQL最左匹配向量索引更新怎么更新技术问了差不多二十来分钟手撕:括号匹配多半是g了,今天胃痛,面试的时候想吐。手撕我给他说了思路,我说能不能结束。结果面试要四十分钟才结束,手撕的时候出了个错,头晕一直没找到错在哪儿,面试官看着时间差不多就叫结束了。但是面试官人挺好的,最近面的三场遇到的面试官人都还行,虽然这次的应该是KPI面,他说他还要去面几个人,综合对比
查看11道真题和解析
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04-15 13:14
广西大学 算法工程师
蚂蚁 大模型应用开发 一面(暑期)
1. 自我介绍2. 如果让你设计一个面向跨境售后纠纷的智能工单中台,整体架构怎么落可以把系统拆成接入层、规则与路由层、会话编排层、模型服务层、工单状态层、证据存储层和审计回放层。接入层处理 IM、邮件、表单和外部 API;规则层做租户隔离、语言识别、风险分级和触发策略;会话编排层维护案件上下文、节点执行历史和工具调用轨迹;模型服务层只负责生成和抽取,不直接持久化状态;状态层维护工单生命周期和人工接管点;证据层保存截图、订单记录、退款日志和模型引用片段;审计层负责回放每一步输入输出,便于定位误判和争议。真正难的点不在“能不能生成回复”,而在于把模型能力约束在可追踪、可回滚、可仲裁的业务流程里。3...
蚂蚁集团一面259人在聊
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