腾讯后端实习面经
一面：
预计50分钟的面试，一共聊了快1个半小时
1. 简单介绍一下自己
2. 之前实习介绍一下做了什么
3. 学校里面做过什么项目
4. 我们组这个方向现在有什么了解
5. 用过Kubernetes吗？简单解释一下架构
6. 刚才提到probe作用是什么
7. 你觉得Kubernetes在MLsys中的定位是什么
8. 把整个pipeline讲解一下吧，从数据到训练到部署应用需要哪些模块
9. 讲讲hallucination的处理方式
10. vectorized database
11. Inference optimization的方法了解过哪些
12. 边缘端和云端的模型training
13. 那训练小模型和大模型做Dropout的优劣势分别是什么呢
14. 并行计算或者CUDA programming接触过吗
15. LLM流水线并行？解释一下为什么能够提高效率
16. 你在以前做过大模型的部署吗？
17. 分布式做过什么项目
18. 讲一下RAFT算法implementation，
19. 你觉得你最适合做算法还是开发
20. 之后有留校读PhD的打算吗
21. 比较喜欢用什么语言
22. 写题，不难
23. 解释一下算法的设计，stack partition
24. 这个方法是稳定算法吗
25. 怎么样算稳定算法
26. 开始聊天，介绍部门，主要业务，用的tools和techstack
27. 介绍实习生的项目，工作目标，答辩，转正
28. 反问环节（对实习生的expectation是什么，后面流程是什么）
29. 反馈没问题，口头通知过了
说实话我如果说这是后端面试估计没人相信。。。
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