理想汽车-算法优化工程师一面
10-8
面试官懂的太多了,秋招以来第一次面试被问麻了。
手撕 简单dp题,到右下角的最短路径 面试官说可以把边界条件拿出来做,这样会更清晰点
Pytorch DDP了解过吗 不了解
CV的发展路径 从AlexNet开始说,因为想不起来具体改进,就总结了说是各种架构和激活函数的改进
NLP的发展路径 RNN-》LSTM-》Transformer 不清楚是不是这个发展
RNN和Transformer的优缺点 重点提一下Transformer的并行性
模型训练并行方式有哪些 数据并行 分组切分 流水线 大概想起来这些 因为实习有涉及过这里
Transformer与CV的结合 原来是在问我ViT,当时想不起来
轻量化部署的方式有哪些 模型量化、剪枝、压缩 更多的想不起来了
TensorRT的优缺点 当时说只知道是英伟达的框架,然后面试官耐心地给我讲了TensorRT的一些特性 TensorRT缺少很多算子,解决方法是plug-in,自定义算子,能够进行更多的优化
BN的作用 白给题我还想不出来 加快收敛速度(当时说了这个,但是想不明白为什么)
最后5分钟问base有要求不(没有,不是我这么菜你还问我base
自由发挥,问了下老师是做什么的,业务是什么,感觉做的很前沿很厉害,老师也很厉害,这次面试学到了很多
面试官懂的太多了,秋招以来第一次面试被问麻了。
手撕 简单dp题,到右下角的最短路径 面试官说可以把边界条件拿出来做,这样会更清晰点
Pytorch DDP了解过吗 不了解
CV的发展路径 从AlexNet开始说,因为想不起来具体改进,就总结了说是各种架构和激活函数的改进
NLP的发展路径 RNN-》LSTM-》Transformer 不清楚是不是这个发展
RNN和Transformer的优缺点 重点提一下Transformer的并行性
模型训练并行方式有哪些 数据并行 分组切分 流水线 大概想起来这些 因为实习有涉及过这里
Transformer与CV的结合 原来是在问我ViT,当时想不起来
轻量化部署的方式有哪些 模型量化、剪枝、压缩 更多的想不起来了
TensorRT的优缺点 当时说只知道是英伟达的框架,然后面试官耐心地给我讲了TensorRT的一些特性 TensorRT缺少很多算子,解决方法是plug-in,自定义算子,能够进行更多的优化
BN的作用 白给题我还想不出来 加快收敛速度(当时说了这个,但是想不明白为什么)
最后5分钟问base有要求不(没有,不是我这么菜你还问我base
自由发挥,问了下老师是做什么的,业务是什么,感觉做的很前沿很厉害,老师也很厉害,这次面试学到了很多
全部评论
这都是基础八股吧
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北航爷过了么
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秋招专场
官网直投
首先感谢一下分享 今天我也面试了模型优化岗 面试官随和,然后面了我的论文和我实习经历。最后考了道算法 岛屿数量。
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✌️吉祥我直接简历挂这个
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佬太强了
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问这么多八股,还好我没遇到这个面试官哈哈哈,我全程项目
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学长,请问算法工程师对论文要求高吗,现在研二在团子算法工程实习,没论文,考虑下一段要不要换开发
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mark
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大佬啥时候笔试的呀
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