《招联金融Java工程师面经》专题

1. 全程问项目相关，没有任何一个八股问题，项目要非常熟悉，会进行扩展。 2. 开放性问题比较多，要能自圆其说。 3. 算法题是和编解码相关的。 #快手##快手信息集散地##音视频#

今年投递 OPPO 的人实在是太多了，6月28日投递，8月1号才过初筛，收到测评和笔试链接 面试应该也是最后一批面试了，期间因为时间冲突联系招聘HR调整面试时间，HR表示如果不面，后续可能不再安排了面试了 时间线： 8.2 笔试 - 8.18 一面 - 8.28 二面 - 8.29 HR 面（状态码显示通过✅） 三场面试都比较简单，每轮面试30min左右，不太清楚是 kpi 面还是学历厂 一面 8

1. 有无实习经历 2. 深挖项目，着重问需求分析阶段的内容。好几次讲到了功能的实现，面试官都说不想知道功能细节，只想知道前期需求调研和报告撰写的过程 3. 需求分析阶段遇到最大的困难 4. 如何看待从软件工程师转换到面向客户的售前角色 5. 如何去追求自己的喜欢的女生，如何介绍自己（？） 6. 如何看待chatGPT（二面又问到了） 7. Github中Copilot工具的使用对编程人员带来什么

45min面试分成三部分 1）项目介绍 广告公司实习，用多元回归看哪个广告平台对收入影响最大。 问：模型有什么问题和改进方法？答：依靠经验判断哪些特征有用，也许神经网络会好。问：你有实行这个改进么？答：没有。（羞愧） 科研项目，神经网络判断哪个SSD延迟更低。 问：用了什么样的模型，是否特征筛查。问：你知道什么业界的特征筛选发放么。答：我只知道便利所有特征组合。（相关矩阵） 2）机器学习问题 问：

上来先自我介绍然后让自己挑一个项目介绍。后续面试官问了很多问题 1 特征工程如何做 2 特征筛选都有哪些介绍一下 3 随机森林原理 4 支持向量机介绍一下 5 深度学习框架会哪些介绍一下 6 transformer介绍 7 attention机制都有哪些介绍一下 8 lstm原理以及相比于rnn的优势 9 时间序列预测都有哪些方法 10 介绍一下arima算法 11 数据库都会哪些 12 深度学习

1.自我介绍 2.数据采集相关，怎么把kafka中的数据采集到mysql中？ 忘了 3.hive，两张表的重复数据，怎么去重？ 回答distinct,group by ，开窗取第一条， 开窗函数是哪个？ 没回答上来 4.udf函数写过吗，flink消费kafka中的数据写过代码吗，需要看代码？ 5.使用java干过那些代码？ 面试时长：10分钟，面试效果，差 不足：对于简历上的内容，回答支支吾吾，

Bert的模型架构讲一下？ BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer，也就是说，Transformer是组成BERT的核心模块，而Attention机制又是Transformer中最关键的部分，因此，利用Attention机制构建Transformer模块，在此基础上，用多层Transformer组装BERT模

上来介绍项目相关，然后提问 1、有做过微调相关的吗？(答sd和lora,解释了底层架构和原理) 2、用过哪些网络？（常规问题） 3、正则化的方法？（常规问题） 4、常用的损失函数？(常规问题) 5、目标检测算法如何设计？(yolo相关的原理没准备好) 6、有部署过相关大模型的经验吗？(有过但不熟练) 7、有业务经验吗？(基本没有) 8、python用的怎么样？(还行，基本的算法都能写，但主要C/C

老东家属实给面子，要么不给面，给面就一定能进二面。全程半个多小时，一直在聊实习，没有问什么技术问题，也没有手撕，这一点倒是也奇怪，我也纳闷他为啥不问技术问题。部门是做车端高精地图的，基本把我在蔚来、B 站、百度的工作内容都给覆盖了，可以说是校招以来最 match 的岗位。 Intern & NIO： 使用 cgroup 的项目背景、车机系统包含哪些服务 哪个服务占用最高（感知 arg_app） 蔚

15分钟左右 自我介绍（3分钟左右） 家庭情况、期望的岗位、工作发展方向 实习内容：讲比较深刻的实习内容，bug如何发现的、如何解决的（这段可以多讲一些，讲细一些，主要讲 项目内容、自己当时做的工作，在这个过程中发现什么问题，遇到这个问题后自己做了什么，然后最后的成果） 你是否了解烽火通信（光缆、通信设备、路由器。。。） 你现在是否有其他offer，如果比如华为类的公司也给你发了offer，你会选

很奇怪， 这种完全不匹配，还能过我到二面。。。 这个组做推荐业务的，也不设计大模型推荐，。。。所以感觉面试官也不知道问我啥 1.自我介绍 2.针对一个项目介绍 3.你觉得怎么写 prompt 是比较好的 prompt？ 4.如果你需要生成一个广告或者摘要， 你怎么做让模型的字数尽可能少？ 5.为什么你们的业务要用这个基座不用那个？ 6.你用过那么多大模型，他们有啥区别？（就从激活函数 NORM p

8/8 滴滴二连面 一面 1. 自我介绍 2. 两个项目（CMU15445，MIT6.824）的每一部分具体做了什么可以说一下吗？ 3. 讲一下LRU-K和LRU的区别是什么？LRU-K比LRU好在哪儿？（15445） 4. Raft中，当变更节点的时候，出现脑裂，Raft是如何解决的？ 5. 在你的Raft KV中是如何实现负载均衡的？ 6. 如果在分片迁移的时候，客户端想要写，如何处理这种情况

1.自我介绍 2.项目拷打 3.实习拷打 4.微调的显存需求，如何估算？经典的Deepspeed举例 5.deepspeed 原理 （ZeRO三阶段、offload） 5.多标签文本分类，怎么选大模型，loss怎么设计（不太会传统的NLP任务，每个文本可能有多个标签，只回答了一个交叉熵损失） 6.z字螺旋矩阵生成（感觉不能叫螺旋矩阵）： 具体为给定一个正整数N，生成下面形式的NxN的矩阵 N=4为

在boss直聘找工作，最早最快来的是本家的面试23333 自我介绍 第一份工作的规划 讲项目，打开ppt讲了。中间问了一个为什么简单的检索在项目里就很有效（我这边的是有参考文献的结论回答的） 问:最近大模型的趋势，发展方向自己的理解 然后讲一个自己比较了解和喜欢的llm技术，我讲了rope 问：应对超长的输入，llm怎么处理，以及有什么难点 还有看过什么最新研究吗，这个我确实没看 问flash a

用的是赛码的面试系统，面试官到点发起了语音通话，在线IDE。 ------------------------------------------------------------------------------------ 自我介绍，五分钟结束，然后面试官没有就自我介绍提问。直接说开始做题，从这里感觉到这是KPI面了。 -----------------------------------