阿里云大模型算法岗面经

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.项目拷打2.你在去部署或者训练预训练或者后训练的模型时，有没有用过一些比较底层的一些训练的调试的工具，比如说千卡的话很容易就会出NCCL timeout，如果出现 NCCL timeout，一般怎么定位和解决？3.像那种rl里面的那个MOE之类的那种的优化有去做过吗4.看您的训练经验比较丰富，而且您上线运行的推理内容之前也进行过一些什么样的优化吗？5.有没有做过 kernel级别的优化？比如用 CUTE DSL或者手写 CUDA去做 fusion这类算子融合优化，介绍一下6像底层，如果你们在做.kernel fusion，倾向于用什么方式来做7.有没有哪次你做了 fusion 结果性能反而下降的？原因是什么8.平时写 CUDA的时候，有没有关注到底层实现细节？比如你刚提到 FA2，那再往下一层，像 Hopper架构里那个 warp specialization是什么，它底层大概是怎么实现的9.试过用 Agent去生成cuda内核么，怎么去做的10.如果我把 warp specialization 去掉，只保留 tile 和 shared memory 优化，大概会损失在哪？11.怎么么判断一个 MoE 模型是真的学到了分工，而不是只是把 dense模型拆开了12.在 RL + MoE 里，有没有遇到过 reward把 routing学坏的情况？就是模型为了拿 reward，全都走某几个 expert，这种情况你当时是怎么处理的

985，大三，机器学习方向，整理一下投实习的时间线，供参考。2月第1周：完成简历，主要项目为两段科研经历+一个kaggle竞赛，GPA 3.82月第2周：开始投递，优先字节、阿里、腾讯算法岗2月第3-4周：笔试密集期，字节、百度、美团、华为笔试均已完成3月第1周：面试开始，字节算法一面通过，阿里一面通过，其余等待3月第2周（现在）：准备二面，同时继续投递中小厂兜底一个效率点：算法岗网申普遍表单较长（含论文/竞赛/项目填写），早期投递花了大量时间在重复填写上。后改用牛客网申助手，标准字段自动填入，节省了不少时间，可以将精力集中在差异化内容的撰写上。建议同方向同学尽早开始，算法岗对项目质量要求高，...

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.Agent的架构设计2.RAG的检索如何实现3.预训练数据清洗方法4.Group Query Attention的作用5.手撕：实现LRU Cache6.MoE架构的专家路由是对每个token路由还是对每个序列路由7.KV Cache的优化方法

📍面试公司：百度 文心一言🕐面试时间：2026.03.18💻面试岗位：大模型RL后训练❓面试问题：自我介绍，教育背景，项目经历项目介绍，基于大语言模型的信号灯控制，问题是什么，如何结合熵，怎么评测，指标结果如何强化学习理论内容，trust-range和PPO的关系PPO是off-policy or on-policy? on-policy为什么会有importance sampling，采样的策略模型和要训练的策略模型有偏差，重要性采样加以修正PPO的clip在优势A 正/负时 限制上/下届，A为正限制上届，A为负限制下届PPO的损失函数怎么计算的？广义优势估计是怎么计算？GAE中lam...