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体育馆，操场，图书馆，这些场所面试一般是校招是当场面的情况吧。社招的话，一般是线上或者公司的会议室。在咖啡厅，台球厅，服装店等地面试的话一般是店里面招人，然后就只在电视剧里面看到过

1. 简历深挖围绕实习项目展开，问得很细，建议把自己做的每个模块的逻辑、贡献、思考都理清楚。2. 理论基础1.KL散度和交叉熵的关系？2.介绍LoRA，和全参SFT怎么选？小模型SFT vs 大模型LoRA效果可能如何？SFT数据集怎么构建？3.介绍AUC，它表达的是什么？4.Recall重要的场景下，如果recall很高但precision很低怎么办？5.Precision和Recall分别是什么？不同场景下如何权衡？哪个更重要？3. 手撕代码实现 shuffle 函数（注意洗牌算法的公平性和复杂度）

八股 1. Llama的Decoder结构、位置编码有什么改进？2. 三角函数位置编码和ROPE的区别？他们是怎么实现不同的功能？3. 介绍一下RLHF流程，包括哪几步4. llm有哪些评估指标？如何评估模型？5. lora原理细节，为什么可以加速？什么是秩？6. 介绍下Reward model7. dpo训练的损失函数和训练目标8. 不做DPO，只做SFT可以吗？9. Deepseek中SFT冷启动了解吗？手撕10. 给定长度为 n+1 的数组 nums，其中元素取值范围为 [1, n]，求唯一的重复数（力扣287）。11. 手写多头注意力MHA。

之前面试过字节数据开发，问题如下1 先自我介绍2 将你目前的项目进行简单的介绍一下，技术栈和项目难点说明一下3 离线开发建模主要是怎么设计的模型，对于数据倾斜和大任务一般怎么优化的4 对于画像你是怎么理解的，画像一般都是有哪些模型需要设计，为什么需要画像5 对于用户的转化率和重合度为啥很多公司都要做这个，你目前做过吗，对于这个你是怎么思考的6 对于数据质量监控和实时开发你这边有涉及吗，怎么做的