27实习快手NLP算法面经分享

这个小伙伴5年的工作经历 双非研究生 好像是医学和计算机交叉学科1. 请先做一下自我介绍2. 你们是直接拿开源 BERT 做分类，还是基于开源 BERT 做微调？答案：一般不是直接拿开源 BERT 裸用，而是基于开源预训练 BERT 做下游分类任务微调。开源 BERT 只提供了通用语义表示能力，它在大规模语料上通过 MLM、NSP 等任务学到了语言知识，但它不知道我们具体业务里的标签体系，比如用户意图分类、文本风险分类、工单分类等。所以实际做法是：拿一个开源预训练模型，比如： bert-base-chinese chinese-roberta-wwm-ext hfl/chinese-macbe...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！项目：1️⃣智能客服是怎么应用在项目里的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1️⃣进程的内存布局2️⃣Redis三剑客3️⃣微服务相关知识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

还在简历上写“会调用OpenAI API”吗？今天推荐一个能让你从众多AI求职者中脱颖而出的硬核项目——Ragas。它不是入门级的“手把手教程”，而是一个被数千家公司使用的专业级AI评估工具。能理解并学习它，将是你求职路上的一大步。📌 这个项目是什么？Ragas 是一个专门用来评估和测试大语言模型（LLM）应用（比如聊天机器人、RAG、AI Agent）性能的框架。简单说，如果LLM应用是产品，Ragas就是给这个产品做“专业质检”的工具。它帮你用数据而非感觉来回答：“我的AI应用表现到底好不好？”项目地址：https://github.com/vibrantlabsai/ragas核心亮点...

主包从3月初开始投的简历，最开始面的部门是IEG，然后二面的时候挂掉了，后面又被微信搜索给捞了，结果一面的时候又挂了，后面又被广州的WXG给捞过去了。没错，主包一共经历了六轮面试，好在最后的结果是很好的.......一面（1h左右）- 自我介绍- 拷打在美团的实习（占比很大）- 项目（占比很少）- 八股（cpp + OS + 计网 + 数据库 + rabbitMQ + redis）关于八股这块，MySQL底层问的比较多，其次就是cpp的继承和多态这块儿，中间件也问了些。- 手撕两道算法：最长无重复子串 + 交换链表中的结点二面（1h左右）- 自我介绍- 拷打两段实习：美团，以及一家中厂的实习经历（同样占比很大）- 少量八股（OS + 数据库 + LangChain + docker + cpp）关于八股这块，同样 OS 和 数据库问的比较多，其他就是简历上写的一些小点- 手撕两道算法 + 一道SQL优化：每m个结点反转单链表 + 合并两个有序数组，SQL优化的话，就是加索引（具体我搞忘了）- 反问：部门情况，目前负责的业务。- 最后面试官说还会加一场技术面。三面（50来分钟）- 问实习：美团 + 中厂实习的情况。- 科研情况、实验室方向、读研生活、个人爱好等等。- 三面没有八股和手撕，除了实习问的比较多，其实就是一些个人的学习情况，以及怎么学习技术的...等等。- 反问：组内业务、入职需要做什么（面试官讲的很详细，应该是大Boss）HR面（半小时）- 自我介绍- 家是哪儿的- 平时怎么学习的- 看你是28届的，为什么想这么早来实习？- 导师放不放实习- 在这三段实习中，有没有印象最深刻的？那位实习导师对你的帮助很大？- 有无直系亲属在鹅工作？- 其实就是为什么考研？如何平衡工作与个人学习？- 等等之类的话题，比较轻松，就像是在聊天一样。- 最后说的是周五之前出结果。总结主包一共有过三段实习经历（两段中厂 + 一段大厂），所以面试官更多的是在问实习期间做的事情，解决了什么问题之类的。八股和项目也有在问，但是问的没有实习那么多。除开美团，这是主包面的第二个大厂，虽然有点波折，但还是比较顺利。我个人认为，目前就业竞争比较大，越早实习越好，其次就是如果你本身已经有了 1~2 段大厂实习，那么约面的机会真的很大。字节、京东、滴滴都给了面试机会的，但是字节我挂了，然后京东和滴滴拒了，俗话说：有鹅选鹅嘛😂