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想run的外卷侠前程似锦
西安工业大学 C++
发布于陕西
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@忧伤的共享单车人最喜欢冬天:
数马在职-关于数字马力的一些答疑
当初面试时,在牛客上看了很多面经对自己帮助很大,遂开一贴用做回馈吧,牛客看的比较少所以就不会逐一答疑了,看到问的多的问题会在评论补充。公司性质:蚂蚁集团全资子公司,可以理解为内包(云智,乌鸫,腾娱互动…)与外包相比权限会大很多,没有阿里和蚂蚁内部论坛的权限,但也有了考核和年终挂钩。薪资待遇:毕竟为了在二线城市布局,降本增效,所以薪资待遇和一线城市和大厂没有可比性,但是仍然在长沙,郑州处于中上水平。技术氛围和成长:内部技术论坛权限都有,平时有兴趣都可以自己看。开发流程比较规范,也略显繁琐看个人怎么适应。关于项目,不同部门的项目体量不一样,复杂程度和挑战性也不一样,总体来说对于工作经验较少的同学会有成长。加班:部门不同,加班程度不同。例如支付宝,国际加班略多,cto,数科基本到点就走。偶尔项目紧急会有加班情况,此外可以在家连接公司内网,可以在家躺着撸需求。关于转正:只要不完全摆烂,试用期都很好过,通过率95%适合人群:学历比较一般,转行,技术比较一般工作年限较少,或者想在长沙发展的同学。 #数字马力# #数字马力笔试# #腾讯云智#
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03-26 14:12
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广西大学 算法工程师
MiniMax 大模型开发 一面
1. 介绍一下你的实习、项目和论文,重点讲一个你真正做深了的点2. 介绍一个你最熟悉的大模型架构,并说清楚它在注意力结构、训练策略和推理优化上的特点可以拿 Transformer 系列来答。核心由 Embedding、Multi-Head Attention、FFN、残差连接和 LayerNorm 组成。注意力结构负责建模 token 间依赖,训练上一般采用大规模自监督预训练,比如 next token prediction,然后再做 SFT、偏好对齐。推理优化上会做 KV Cache、FlashAttention、Continuous Batching、量化和张量并行。如果你想答得更像大模型...
AI-Agent面试实战...
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03-31 11:56
武汉大学 移动产品经理
AI圈发展变化的太快了
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03-26 08:58
已编辑
门头沟学院 Java
快手暑期实习(附面经攒人品
ttl: 3.19一面晚上过3.20二面3.23oc3.25offerbase:末9有一段中小厂实习一面面经:(总体时长一个小时二十分钟左右没什么八股,主要都是问项目和场景题1.实习(问了有四十分钟,感觉面试官很看重实习这一块,一直在拷打,问到后面我都要疯了,好在准备得比较充分1️⃣用的是什么中间件,有参与技术选型吗,实习的项目里为什么选这个RabbitMQ而不是kafka,为什么不用RocketMQ,为什么放弃异步,自己的项目里面使用的是kafka,那你觉得项目和实习的中间件选型有差异的原因是什么,他们之间的区别在哪里,底层的原因知道吗(高柱到这里已经快疯了,但是硬着头皮答完了,主要是从一致性吞吐量和框架的契合度答,面试官说答得挺好的,应该是没什么问题,这一块就问了快半个小时,到这里我已经快疯了2️⃣项目怎么对接上下游3️⃣介绍项目的难点重点4️⃣微服务(高柱实习是单体项目没涉及这一块5️⃣Redis的使用2.项目:1️⃣智能客服是怎么应用在项目里的(langchain4j➕rag➕functioncalling)2️⃣RAG了解多少3️⃣文本向量化的难点是什么,了解哪些大模型的知识(我一点不懂,纯瞎扯,但貌似扯对了4️⃣对ai的态度是什么,aicoding相关5️⃣怎么保证多节点下Caffeine缓存里面数据都是一致的(答的是短ttl,面试官不是很满意,但是我确实不太懂这个怎么保证,后来查了还是不懂怎么保证6️⃣Redis的使用,和你的实习项目的使用有区别吗,还有一些引申问题3.八股(含量不高,就是走个过场1️⃣进程的内存布局2️⃣Redis三剑客3️⃣微服务相关知识(高柱已经忘得差不多了…勉强答上来4️⃣JVM5️⃣线程状态6️⃣线程安全,在你的实习项目里怎么保证线程安全的(又绕回来了4.智商题找异常球5.手撕:1️⃣五道sql,不难2️⃣力扣不重叠的滑动窗口数组,贪心➕双指针秒了强度拉满了这个一面,高柱到后面人都是傻的二面面经:(就半个小时实习拷打,简历上写了几点就问了几点,问完就结束了,无手撕
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03-05 22:34
河南工程学院 测试开发
感觉自己废了,找个正式就这么难吗
原本想以为实习经历就更好找正式了,但是恰恰相反,在boss上面,石沉大海,要么是实习转正,要么必须线下面试,我真没招了,准备跳楼了
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昨天 23:41
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华中科技大学 前端工程师
字节 剪映 暑期实习AI前端 二面
一、核心项目深挖请详细介绍一下实习项目,包括项目背景、你的核心职责、落地成果。请讲一下系统的完整优化过程,包括根因定位、解决方案和最终效果。请详细介绍项目里的Memory复用机制,包括设计初衷、核心实现、存储与管理方案。你为什么选择主从多Agent架构?对比其他架构做了哪些选型取舍?这个项目目前还有哪些技术瓶颈?后续的迭代优化方向是什么?你了解哪些主流的Agent架构?请讲一下ReAct、Self-Discovery、Plan-and-Execute等架构的核心原理与适用场景。二、RAG项目深挖(电商智能导购项目)请详细介绍一下这个电商RAG智能导购项目,包括核心功能、完整实现链路、落地效果。...
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