之前国庆节前约过一次二面，当时因为做叠纸的笔试就推了（此处再次diss一下狗叠笔试全a感谢信），当时hr说节后再约，结果直接约到月底了 时长：35min 1.自我介绍 2.拷打项目，无八股和手撕 鼠鼠本身是做算法的，这边是做开发的，面试官看没什么相关经历感觉也不是很想问，每答完一个问题都会停顿好久，到后面开始纯聊天，问学习困难，问家庭情况，问有没有offer，最后反问的时候感觉还是很介意没有相关经

#搜广推# 点评事业部，全程就是挖实习项目，问些八股，手撕难度较低，体验很好 一面： 基本就是简历提到什么问什么 挖实习项目细节，穿插问下PNN，PPNET，MMOE 多任务学习怎么调loss权重，写下用到的方法的伪代码（写了DWA的公式） 怎么进行分数融合？ 讲Transformer和Bert？分别适用于什么任务？ 口头问下会不会Spark，Hadoop这些 算法题：三数之和 二面： 讲论文 手

一面 实习、项目、手撕异位词 二面 大差不差，问的细些，有些八股，手撕一个概率题 主管面 简单问了问项目，压力解决、企业文化地点等等 许愿池子 ——————10.25更新—————— 进池子了

两小时速通三面后没消息 一面: 挖实习项目 多个二分类进行回归怎么分桶 loss怎么设计 尝试了哪些视频时长建模的方法 怎么利用数据的分布来建模 多峰分布怎么处理（既有短视频又有长视频） 数据预处理的方法，怎么映射 二面: 讲项目，提到什么问什么 算法题: 最长连续子序列 三面: 类似huawei主管面，一些比较空的问题，遇到的困难，最有成就感的事 关于大模型的看法，对社会的优劣，用过哪些大模型，

感知算法 1小时 项目 c++八股 linux的一些常用命令 c++项目编译，调试 cuda block thread基础知识，gpu拷贝cpu 思考题，输入四个点表示四边形的四个顶点，还有一个点。 判断给定点是否在四个顶点组成的四边形内。 答得很烂，感觉寄了 反问，岗位职责负责部署深度学习组的模型，还有后处理。主要是鱼眼相机泊车场景

看到网上好像没有这个部门面经，凭借记忆分享下 前天约面，直到要面了才告诉我忘记给我发链接，搞得我以为电话面呢 上来先写题，找到数组长度为k的最大子数组和，我没仔细看以为是hot100的动规哈哈，秒了 面试官说不懂我做的跨模态检索和一些chatbot的，所以我就一直自己自说 问clip模型介绍下，image text pair数据来源说一下 数据清洗经验说一下 论文怎么做sft的 实习项目有没有试过

两个面试官，大概半小时，一个问深度学习、机器学习八股，一个问项目。 Pytorch，nn.Module.Sequential 和 nn.Modulelist 区别，常用的优化器有哪些； 训练集测试集的划分，如何判断过拟合，解决过拟合的方法； 机器学习，问boosting、bagging区别和联系，XGBoost等性能比较好的机器学习算法。 反问问了两个，一个是公司的技术栈，一个是问需要补充些什么知

问题有些怪，基本没怎么问算法相关技术问题，就硬质疑。没出手撕题，体验有些差，可能kpi 1.有什么offer了，有了x的offer不考虑留下么 2.祖籍哪里，意向部门为什么填的视频号，我们可不是视频号哦（尴） 3.最熟悉什么语言，python脚本性能问题怎么解决，怎么优化（感觉太宽泛了） 4.熟悉哪些容器哪些数据结构，问字典集合底层实现（面的是算法吗） 5.讲实习项目，问一些数据，问认为模型学到了

一面（10.24） 预训练/微调/评测怎么做的 用了多少卡 部署，量化，稀疏是怎么做的 4D并行原理 resnet原理 1×1卷积的作用 大模型相关技术学习路线 计算机基础知识 做端侧大模型部署，推理优化的组，方向完全不匹配，隔天倒是约了二面，但感觉迟早要挂，广深找个对口算法岗太难了……

💼 公司岗位 算法工程师 🤔 面试感受 面试下来感觉还是不错的，面试官是真的在认真听你讲的项目，还会抛出一些有意义有深度的问题，感觉有被重视。个人面试过程中对八股的考核不多，可能是因为我没有接触过搜广推。 岗位核心是搜广推，从没有接触过。 10.20 投递简历 10.21 hr加微信，当天下午约了一面 10.23 一面，主要是项目，八股问的不多。最后手撕，问我想要简单还是难一点的，我说要个中等

岗位：ai工程师 部门：光产品 去年已经经历了一边华为的拷打，今年还是死不悔改的又来了华为 去年11月底华为云主管面已过，等了半个多月说没hc了问我愿不愿意换部门，说争取年前安排另一个部门的主管面，然后年后就再也不回我消息了。被华子就这么辜负 今年还是投了，换个部门继续。去年的机试成绩还能用，于是hr给我加急安排面试 ⭕️十一假期结束 简历筛选通过 ⭕️10月15 技术一面 二面 一面手撕没撕出来

一面 75分钟 深度拷打论文30分钟 transformer架构，自注意力 bn训练阶段和测试阶段区别，详细讲讲原理 dropout原理，训练阶段和测试阶段区别，为什么 手撕交叉熵，二叉树最近祖先，概率题 二面 60分钟 深度拷打论文30分钟 介绍一下graphsage deepwalk和node2vec原理 协同过滤讲讲原理 手撕topk元素 三面 60分钟 拷打论文 transformer自注

投递岗位：算法工程师 TL：笔试8.25，一面9.21，二面9.25，三面10.17，hr面10.24 一面 60分钟 面试官是做智能客服的，具体问了最近两段实习经历，加一些transformer八股，以及对大模型怎么看，怎么理解RLHF和SFT coding：LC 33 搜索旋转数组 二面 60分钟 面试官是做主页搜推的，重点问了最近一段实习经历，从背景到具体实施，之后问了一些基础的八股，操作系

强度拉满了，太难了😨，太哈人了🥵，不知道的还以为是在面字节😱 我以为一面已经够难了，我都没想到他会发二面😨结果二面难度更是给我意外惊喜 面试官迟到了几分钟，以为忘了，不过HR接电话之前面试官进来了。 开场先自我介绍，然后直接问我目前秋招的情况。也没啥好藏的，老实回答了下目前自己还活着的几家大厂和公司的流程进度。然后开始问我如果都给offer更偏向于去哪儿，选择参考的标准是什么，大概说了下自

1.自我介绍 2.简历上提到的项目都大概问了一遍 3.八股 1）线性回归y=ax中，a怎么计算？ 2）mse的缺点？ 3）最大似然估计知道吗？能不能计算a？ 4.base地的希望 5.反问： 1）业务方向：面试官很耐心讲解了业务的方向，甚至别我介绍我自己的项目还详细 2）是否介意没有相关背景的同学？不是很介意，主要还是看能力 3）后续流程：至少一轮技术面+hr面