奥比中光一面（算法）

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bg：双一流本，两年工作经验，给还在学习的朋友们分享一些对应经验下企业所问的问题，也有助于自己未来进行总结。以下打⭐为印象深刻的问题。Q：技术面：（1）自我介绍（背景+工作经验+工作内容+成果）（2）项目拷打①推荐算法：（3）注意力Q,K,V计算公式（4）self-attention和external-attention的区别（5）了解过哪些主流的推荐算法（6）讲一下Wide&Deep原理（7）推荐算法中正负样本集是如何构建的（8）如何理解auc指标（9）平时用哪些框架（pytorch），如果接触到tensorflow项目，最快需要多长时间能上手②机器学习算法：（10）了解什么是特征偏移么（11）对于数据不平衡问题的解决办法（12）训练集和测试集的正负样本比相差过大怎么办（如训练集1:49，测试集1:199）（13）知道什么是概率校准么（14）讲述一下二分类的原理⭐（15）平时有了解过LLM么（16）做过xgboost的超参数优化么，以及对早停机制（early stopping）有没有什么深刻理解⭐（17）平时做过哪些衍生特征（18）如何筛选重要特征（19）如何避免特征之间的多重共线性，避免了又会有什么缺点（20）以业务的角度筛选特征有什么缺点⭐（21）xgboost是如何处理缺失值的（22）对类别变量有什么处理方法（23）机器学习和深度学习分别建模有哪些不同点（24）xgboost的多分类和神经网络中的多任务有什么区别

15个单选，5个多选，2个简答和一个编程选择：深度学习知识，transformer等简答：1.K折交叉验证2.两种IOU改进策略编程：dp 一个源字符串，给你一个目标字符串，你可以进行1.修改一个字符，2.添加一个字符，3.删除一个字符，这样的操作，求最小的操作次数

积功德职位描述：1. 负责机器学习、深度学习等算法在得物业务场景的产品化工作2. 包括但不限于如下方向：目标检测，图像分割，图像分类，NLP，多模态，大模型等职位要求：1. 熟悉Linux环境开发，熟练掌握 Python 语言，有较强的编码能力2. 熟练使用一种深度学习框架如Pytorch、TensorFlow等，熟悉OpenCV、NumPy、Pandas等常用库3. 对云原生有一定了解，有容器化使用经验者优先4. 有GPU编程经验、熟悉算法模型部署、 TensorRT 优化工具者优先5. 图像处理、模式识别、计算机视觉、计算机图形学、机器学习等计算机相关专业在读研究生优先一面（2025.7.10）30minHR发给我的邮件是上午 11 点，我 11 点进会议等了半个多小时没人退出去了，12 点多的时候，HR微信联系我说怎么没进飞书会议，然后我赶紧爬起来进会议。。。搞忘了，日本和国内有一个小时时差，麻了。。。1. 面试官进来直接说你的简历我已经看过了，自我介绍一下吧2. 几乎是纯聊天。。。面试官说我的经历非常匹配（暗示）3. 大模型有没有推理优化经验？无，我说以前主要做CV算法，接触和使用过扩散模型，这也算CV大模型🤗4. 我们来做个算法题吧。我：OK🫡。最大子数组和（秒了🥵）5. 硕士研究内容？6. 偏向算法还是调度？有没有调度相关经验？无。。。7. 你们推理部署是怎么做的？我介绍了自己之前负责和参与过的GPU侧和端侧的推理部署8. 写过CUDA吗？熟不熟？学校里深入学过，之后因为业务关系，没啥使用场景，可以再捡起来9. 你还做过AIGC？有没有NLP相关经验？基本的概念和算法比如 tf-idf, n-gram，word2vec 这些都是知道的，做过文本分类任务，了解 Transformer、CLIP10. 有没有多卡推理优化经验？有多卡训练经验，多卡推理没做过。。。11. 问什么时候能来实习？答最快这月底就能到岗，3个月时间可以保证，每周5天12. 你知道岗位base地吗，能接受吗？我说就是期望在国内实习，上海完全能接受，表现出很想去的意愿🤣13. 反问：组内主要业务场景？商品内容理解、文本理解、AI鉴定商品真伪、推理优化等。学聪明了，面试官框框介绍完，我添一句“那还是挺期待的”🤣，疯狂暗示一面面试官貌似就是老大，结束后HR直接说过了，进offer流程。。。今年暑期准备就去这个了，主要是面试官和善，面试体验好、务实，其余都是次要的（没认真找，随便投投，攒攒面试经验，我觉得现在找工作看眼缘、看运气。本来想着回家吃饭睡觉的 日本饭好难吃啊。。。