现在的AI编程助手，强得雅痞。我基本上都不自己写代码了。买了Cursor, 20$换我一个月工资。那我们这些初级程序员的出路在哪里？在AI的帮助下，牛逼一点的程序员一个人顶一个组不是问题。这样会造成初级程序员岗位 供 >> 求大家自己想咋办吧！最近的简历活动，我也看了上百份简历，传统的Java开发大家技能、项目几乎都一样。我没怎么写过Java，但是用代码助手，完成任务还是比较轻松。。。不敢想了，以后只能全栈了，大模型算法只有顶尖的人搞，我们就堆活堆量提升效率，初级程序员岗位必然减少。

面试官拿着简历，一看自我评价写得不错，疯狂问细节，聊得甚好。最后，面试通过！以上，是刚才没睡醒的场景😔

仔细一想， 毕业快5年，30出头，一大堆贷款，至今未婚，还要天天担惊受怕被裁，敢问路在何方😭

以前毕业的时候不刷题，随随便便进了国企。但是苟不住(降薪太多)。跳槽出来，总归还是得刷题。前几次就败在了题目上。最近有点感觉了，虽然只刷了30多道😂开工后，先勉强试试。

综合最近的面试情况，我痛定思痛，决定，从头学一遍数据结构与算法！牛客打卡，多学多刷题！

最近在疯狂面试冲刺，攒了不少故事和血泪教训，打算陆续分享给大家。点个赞支持下！求 10 个赞冲个小目标，祝大家offer 多多，好运连连！背景：硕士毕业4 年(本2硕9)，方向是大模型算法。百度三面，据说是终面，技术面，压力面。对我来说是心态炸裂面——总之体验挺离谱的。整个面试过程可以总结为两个字：窒息。一上来，面试官表情就写着“不屑”二字，随手甩出几个问题，我答后，丢过来一句：“还有吗？”哦，好吧，我继续补充，结果他：“这样啊？”兄弟，是我的回答太敷衍，还是你的兴趣太稀缺？到了项目环节，我洋洋洒洒讲了一堆，然后他也不care，可能这些技术都是基本要求吧，也没毛病，结果他竟让我 “演示产品”。...

面试我的老哥看上去就很强。然后他还迟到了几分钟。自我介绍对着简历问，也是那种很随意的问。什么功能？什么亮点？哪些优化？切片表格的处理？推理优化有哪些了解？做题，数组相关，题目有点简单。但是我用的方法很垃圾，勉强做出来了。总体感觉，还是有点难面啊，大佬也不太在乎你的东西，因为你做的东西实在没有anything new? anything 引起他的注意。最后去搜了下这个老哥，履历确实有点强。。。C9+海外名校博跪了，我服了。

不知道是不是我一面，一面我提做都没做，一个字没写✍🏻。面试官上来先说了流程。1. 你简要自我介绍2. 详细讲一个项目，我问一些细节3. 你反问我大概30分钟就巴拉巴拉，聊很宏观的东西，细节也问了问。可能他更懂大模型优化，问了一个几种不同框架动态batch推理的差异？确实不会。。不过面试官也说，答不上来没关系，算是安慰下吧。

面百度， 面试官焉儿哒哒的，随便问，随便面，随便写所以让写两数之和面试官就是走过场么？还是不想为难你？

四年多工作经验。讲讲你的项目，你如何接解决XXX，你有哪些思考？RAG你做了哪些优化？还有么？这个项目有什么新东西么？一直挖这种，就是想让你say something I don't knowXXX任务 有什么难点？如何优化，还有什么思路？记忆模块，怎么做的，除了用框架。你会怎么设计？最近读了什么论文？整个过程就是，说点我不知道的好吗？题目 前缀和，拓展到矩阵里面，没做出来。G点赞收藏，offer多多！！！

今天一家公司二面，纯写代码不聊别的。牛友们，收集5个赞！点赞收藏，Offer进账！热身pandas 建一个二维表基础的数据查看，前几行、多列、one-hot转换MLP模型定义训练过程可能最近有点冷，前面热身写得很慢，自己的笔记本键盘也不是很熟悉（总之就是要找点借口）后面就是熟悉的领域，基本上大差不差。欢迎大家交流面经(小窗私聊)，取长补短。

大家好！我从事深度学习相关工作已有4年，目前主要专注于垂直领域大模型和RAG相关项目。最近参加了几轮技术面试，收获了一些干货，特来分享，求个点赞支持！这次目标：5个点赞！有了更多点赞，继续分享更硬核的内容！面试问题汇总LoRA 微调原理：微调哪些层？常用训练参数设置：epoch、learning_rate 等。RAG 切片实现方法：如何设计和优化切片过程？微调中的常见问题与解决方案：面试官特别关注实际踩过的坑和解决思路。Embedding 召回优化策略：如何提高召回效果和模型效率？复读问题分析：原生模型复读不严重，微调后却复读明显，原因何在？感觉最近的模型不咋重复啊。领域知识注入：LoRA 微...

背景 工作4年，长期从事深度学习相关工作。目前的主要方向是垂直领域大模型和RAG相关项目。xdm本期要5个点赞！！有点赞继续分享面试问题1. LoRA原理，微调的哪些层，相关训练参数设置， epoch、learning_rate等等2.RAG 切片怎么做的？3. 微调中遇到了哪些问题，怎么解决？4. embedding 召回优化5. 原生模型复读不严重，为什么微调后复读严重？  感觉现在模型不咋重复了。。6. 领域知识能不能通过LoRA微调得到7. 如何解决大模型幻觉？或者说如何缓解吧8. loss 除以 10 和学习率除以10 有区别没？主要考优化器9. self-attention为什么要做qkv的线性变换？一开始听着这个题目，懵的10.机器学习懂不懂？11. self-attention 为什么 要做softmax？给你两个字符串，比如s1=acdk, s2=ckad，每次可以把s1的任意一个字母移动到末尾，问最少移动次数使s1=s2。如果不存在，则返回-1；题目：没见过，做不来。很想开cursor给它秒了。。。点赞给个鼓励吧~ 祝我们都拿到满意的offer!

## 👨‍🎓 背景介绍我是个已经毕业几年的“老鸟”了，长期从事深度学习相关工作。目前的主要方向是垂直领域大模型和RAG相关项目。因为之前自己也面试过不少人，所以现在面试相对轻松。但每次面试还是收获颇丰，决定整理一些面试过程中遇到的典型问题，供大家参考。---## 🔍 面试问题汇总### 1️⃣ 为什么离职？这个问题基本上每场都会遇到。好好编一下，比如想去更大的平台？### 2️⃣ RAG embedding 模型效果衡量？被问到过如何对比大模型的 embedding 与 bge 等轻量模型。重点：结合具体业务场景和检索效果来对比。同一个向量空间？### 3️⃣ RAG 分片策略数据分片### 4️⃣ DPO（Direct Preference Optimization）面试官问得很细，涉及到如何通过 DPO 优化模型生成效果。重点：讲清楚 DPO 的基本思路，以及在实际模型训练中的应用场景。### 5️⃣ Layout 版面分析* 主要针对文档处理中的版面分析任务。* 重点：提到一些常用算法如 LayoutLMv3。---## 🔄 反问环节* 关于团队技术栈、研发流程、成长空间等，提前准备几个深入的问题，展示对公司的兴趣和了解。---💬 **欢迎大家小窗交流，互相沟通！**📌 **后续会持续更新，敬请期待！**---希望这份面经对正在准备大模型相关岗位的朋友有所帮助！🍀 祝大家都能拿到心仪的 Offer！ 💪

目前已经是毕业几年的老鸟了，因为面试过别人，所以面小公司相对轻松。背景，研究生以来一直从事深度学习相关工作。目前在做垂直领域大模型和一些RAG。Q1：为什么跳槽？接下来基本是对着简历找感兴趣的地方。Q2: RAG 讲一讲你这个项目Q3: 分片怎么优化的？Q4: 评测怎么做的?Q5：什么时候RAG什么时候微调？Q6：self-instructQ7: 微调方法Q8: DPOQ9: 团队构成Q10: 产品不懂技术，如何缓解这带来的问题最后是反问。先拿小公司试试手，这个一面看起来问得比较浅。从我的经验来看，大概是想要确认你是否真的做过相关工作。欢迎大家小窗交流沟通。后面会陆续更新~