算法工程师

想找后训练相关的

非常开心的一天秋招收获的第一个offer也是第一次收到字节的意向忙碌了一年，总算到了收获的时候了继续冲冲冲

大模型面试题合集大模型面试八股文

终于有人提起这下水道公司了，一股恶臭味

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——从校园到产业智能的真实体验刚加入明源云的那天，我还是一个刚从校园走出来的算法校招生。第一次真正参与到企业级算法项目中，从写模型到让算法“跑”在真实业务里，那种从理论到落地的转变，让我体会到了算法工程师工作的深度与挑战。一、算法评测：让模型从“好看”到“好用”刚入职时，我主要负责算法评测与验证的工作。看似只是“检验模型效果”，但背后其实是一整套系统流程的搭建。我们要设计评测指标、验证语义匹配、比对模型结果的准确性和稳定性，还要考虑算法在生产环境中的可解释性与鲁棒性。那段时间，我深刻认识到——算法不仅要追求指标上的漂亮数字，更重要的是“能被信任、能被用好”。当模型结果真正被业务团队采纳、转化为决策依据时，我感受到算法价值被放大的那一刻。二、模型优化：让算法更懂人，也更懂场景在工作中期，我开始深入参与算法模型的优化。围绕自然语言处理（NLP）方向，我们尝试了多种模型架构与技术路线：从Transformer、BERT到MPNet的对比实验，再到Embedding语义聚类、指令型任务生成的方案调优。为了让模型更好地理解客户语言，我们设计了多轮对话追踪、隐形抗性识别与文本关联分析机制。每一次算法迭代，都是一次模型“读懂人话”的进步。虽然调参和验证的过程繁琐，但当算法准确率不断提升、能稳定产出时，那份成就感非常真实。三、Agent探索：让算法真正“动起来”除了传统的NLP算法，我还接触到了Agent智能体系统的开发工作。将Agent与PandasAI集合，让算法不仅能分析数据，还能主动执行任务、生成报告、调用工具，形成更具自主性的智能分析体系。这种让算法具备“行动力”的体验非常新鲜——它不再只是一个被调用的模型，而更像是一个能独立思考、协作的AI伙伴。四、成长与反思：从技术到价值的跃迁回望这一年，从算法评测、模型优化到Agent研发，我完成了从“学生思维”到“工程思维”的转变。我学会了如何在复杂业务中找到算法落地的突破口，如何与前后端、业务部门协同推进模型上线，也更理解了算法在产业智能化中的真正价值。在明源云，我看到了AI技术与房地产行业深度融合的可能性，也找到了属于算法工程师的节奏——既有对模型的理性思考，也有对智能未来的热情探索。未来，我希望能继续在大模型与Agent方向深耕，让算法真正成为连接人、数据与决策的桥梁。

秋招进入中后期了，算法八股快背的差不多了，感觉需要系统整理下手撕没怎么复习到的地方，避免考到笔都动不了直接寄的情况。以下收集自各大厂面经/笔试解析，查漏补缺，列个todo list，欢迎各位大佬补充：ML/DL，基于numpy或者torch实现：线性回归、MLP（结构、前向传播、反向传播）Multi Head Attention绝对位置编码、RoPE交叉熵计算AUC计算BatchNorm，LayerNormk-means聚类IoU、非极大值抑制(偏视觉岗)数据结构与算法类：归并排序、堆排序KMP、Trie、字符串哈希RMQ、线段树（在线查询，修改区间最值、最大连续子段和等）Dijkstra（堆优化）、Kruskal最小生成树、拓扑排序（感觉图论考的少但是没复习过必寄）快速幂、逆元、组合计数取模、卡特兰数（小米笔试被挂过）牛顿迭代法解方程分组背包、混合背包、二维费用背包、背包输出具体方案、数位dp、状态压缩dp

前言   大家好，我是鬼仔，前两天详细地整理了TP-LINK的面经汇总：你离TP-LINK的offer只差这个保姆式面经汇总！ 。今天保姆鬼仔又呕心沥血地整理了最近三年（2020年以来）华为的面经汇总，分了两个专场：技术岗位专场和非技术岗位专场，非技术岗位专场看这里：【鬼仔面经汇总系列】华为非技术岗专场：产品、运营、审计...       该贴是技术岗专场，技术岗位包括软开岗、测试岗、算法岗、芯片等硬件岗，根据时间倒序进行排列。希望同学们好好复习，准备面试，鬼仔给大家加油打气！      该贴首发于鬼仔的公众号《码农鬼仔》，鬼仔还会持续更新该帖内容，有需要的同学强烈建议收藏！   同学们如果还...