最开始是在7.14投的豆包大模型,当时hr打电话喊我面实习岗,我一脸懵,后面才知道是转岗投递了。因为没有实习打算,相当于直接挂了这个志愿。
一直到8月10多号,被另一个好心hr捞起来面二志愿,最开始是走筋斗云计划。
时间线:8.20一面,8.21二面,8.27通知挂了选择转正式批,9.2三面,9.3通知挂了。效率很高!主要还是业务匹配度不高,早挂早好,希望其他同学顺利!
一面
1.自我介绍
2.论文发表在什么期刊,在cs领域里做了什么?
3.大模型方面做过什么?仿真做的什么?
4.代码题:快排
5.贝叶斯优化原理,和网格搜索相比,时间复杂度省在哪里?
6.ADMM的思想
7.了解哪些机器学习算法?
8.XGBoost底层模型是什么?使用了什么思想?
9.Transformer的核心思想是什么?
10.RLHF和DPO是什么?
11.反问
二面
1.介绍项目情况
2.贝叶斯参数估计怎么做的?如何计算开销?
3.生成数据的场景是什么?
4.如果测试集和验证集的分布差异很大,应该怎么办?
5.ADMM的计算思想是什么?流程?收敛性如何?
6.算法题:min{x} norm(x-y)^2, s.t. x1 >= x2 >= ... >= xd
7.反问
因为匹配度没有其他人高,挂了。
三面
1.自我介绍
2.项目情况:背景、来源、场景、模型构建、和现有方法比的优势、怎么验证
3.代表性项目是什么?
4.论文发表情况
5.为什么不去研究院或高校?
6.业务场景提问
7.反问
业务题没回答好,反馈说对业务的理解和表述不足,挂了。
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