《科大讯飞招聘》专题

＃科大讯飞 marbach版权所有，转载请说明 ## 大模型部门一面（8.29） 1. 讲一讲学校课程和企业工作的一些区别 企业的开发更加规范，投入了更多的思考，可以学到更多的东西 2. 学习java多久了 （一年半），谈一谈对于java的理解，简单易学，跨平台，面向对象 3. 讲一讲java的jvm的内存区域 线程共有：heap，method area 线程私有：PC，vmstack， loca

# 科大讯飞 转载请说明 ## 大模型二面（9.3） 1. 自我介绍 阿坝啊吧 2. 讲一下你的项目 阿坝啊吧（讲的太细了）被打断了 3. 讲一下企业级的rpc了解的有哪些 不会，我只会我们部门用的 4. 借口改造，项目中遇到的问题如何进行解决 对于http整个拦截流程的了解 5. java中如何实现线程间的同步 共享内存+各种锁，信号量（心好凉），信号量的底层原理是什么（设置一个计数器进行判断）

1.自我介绍。主要介绍一下在项目中遇到的一些问题以及解决方式，以及对团队的一些贡献 2.没实习，问了一下研究是横向还是纵向，问了导师的研究方向和实验室的研究方向（可能我的方向有点偏orz） 3.问了一下有论文产出没（被拒在投） 4.介绍一下目前研究方向的背景 5.介绍一下当前研究方向的优势（为啥要研究这个方向） 6.介绍一下NAS相关的算法（项目涉及） 7.问哪里人，能否接受地域（就说平台好就行了

1模拟即可 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; vector<int> arr(n); for (int i = 0; i < n; i++) cin >> arr[i]; int res = 0; for (aut

45min 自我介绍 数仓项目的数据采集模块怎么做的 flume组成，各个模块的功能 为什么要使用这些source或者是sink file channel和memory channel有什么区别，分别在什么场景使用 flume内部原理 sink消费能力弱，channel会不会丢失数据 数千台机器需要采集日志小文件到hdfs上，该怎么办？ 数千个flume要怎么统一配置，修改就分发吗？ maxwel

笔试：2022.8.6笔试完成 投递意向为上海，一直没等到面试，后面是被合肥的捞了； （三面都无手撕，但会抓着问，印象中的几个记得比较清楚的，有些忘记了） 一面：8.30 （1个小时） 1、C++的多态和面向对象解释 2、虚继承和虚函数机制，面试官口述几个例子，要求说明sizeof的大小 ........(实在记不起来了) 一面主要是考察C++比较多，都是挺基础的，还有一些其他的，目前回忆不起来了

流程非常快，面试过程也非常舒服，实名表扬 nice nice nice 一面 30min 自我介绍 深挖简历细节 讲一个实习遇到的问题，说说如何解决的 你提到了用户画像，你之前是怎么做的？ xx功能是怎么设计的？为什么设计？ ToB和ToC有什么区别呢？ Axure使用过吗？自学的还是工作中学的？ 掌握到什么程度，简单说一下？ 之前实习中怎么做脑图的？ 反问 二面 35min 自我介绍 介绍最近的

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 就业咨xun可私 整体面试难度一颗星，二面半个多小时。 一面之后第二天通知二面。 投的飞星计划，部门是讯飞研究院，看起来像是给讯飞旗下各种学习机啥的做推荐算法。感觉业务流量很小。听之前实习过的同学说里面用的还是FM。 1 自我介绍 2 项目实习介绍 3 聊聊在阿里的成长，学习到了什么 4 觉得哪段经历对自己最重要 5 看我北上广都呆过，期待

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 这是本人秋招第一个面试的公司。已经是七月份的故事了。 投的飞星计划，面试难度一颗星。 一面一个小时。 自我介绍 项目，实习介绍 微调方法介绍 什么是多域学习 模型预估的目标是啥 推荐的算法链路是啥 介绍一下FM 其它的特征交叉方法 怎么评估模型的性能。 介绍一下过拟合和欠拟合以及怎么解决。 算法题：进制转换。 ps：面试官是个小姐姐，秋招唯

历时两个月，讯飞终于把我挂了，梳理一下时间线。 岗位：C++开发工程师，base：武汉（偷偷给我调到了合肥），部门：教育bg 1. 投递时间：9.5日 2. 一面技术面：9.19日17：30，时长30min。感觉比较专业的技术面了，面试体验很好。了解到嵌入式和PC客户端两个业务（完美贴合简历）。 3. 二面技术面：9.28日11：00，时长30min。三级组织研发负责人，面试体验很差，问的问题非常

只有一面，共30min，很放松，面试官对每句话都会点头或者回应，最后还主动表扬了我~ 1.自我介绍 2.新东方实习经历中比较印象深刻或者困难的地方？ 3.新东方实习经历主要做什么了? 负责哪个部分？ 4.在新东方经历中学到的最重要的是什么？ 5.针对海外流失的客户有没有做过访谈？ 6.其他的经历中有做过问卷访谈吗？ 7.你怎么留住客户的？策略？ 7.这个项目中困难的点？ 8.你自己有没有参与过和用

秋招面试了科大讯飞测试工程师岗，感觉表现一般，可能会不通过吧。 一面挺有难度的，会问到很多软件开发和代码相关的问题。 二面同样也是问专业知识比较多，首先让你自我介绍，然后问关于项目的东西，而且问了挺多，大家要多准备。之后问了技术的东西，比如：白盒测试，单元测试；有用过一些第三方的代码或者开源库吗；进程和线程的区别，通信方式，为什么这么划分等等。问完后会有时间给你反问。 大概是这样子的流程，感觉挺难

写面经攒人情。两个面试官，面试体验依旧很好，基本没问什么技术问题，半个多小时，靠印象回忆，有不全。 1、聊实习，做的内容，自己负责的模块。 2、聊论文，介绍一下两篇发表的论文，聊了大概10分钟。(感觉面试官像是算法岗的) 3、聊学校的竞赛。 4、知道讯飞哪些产品？ 5、虚拟内存和物理内存关联，编程接触的是虚拟内存还是物理内存。 6、多线程相关。 7、家是哪里的。 8、科大讯飞哪里最吸引你。 9、反

1. 了解实验室 2. 在你实验室这届学生中，你觉得自己能排名第几 2. 关于实习 3. chatgpt用过没？用chatgpt做了哪些事 4.你了解什么语音大模型？（我简历上完全没有大模型相关，我的研究方向跟大模型也不挂钩） 5. 神经网络权重可以初始化为同一个值吗？ 6. 你觉得你那个比赛跟前几名差距在哪儿？后期准备怎么改进 7. 说说你的研究方向的发展历程 8. 工作地点 9. 反问 总结:

40分钟 1.VQGAN反向传播怎么做的 2.讲几个你知道的轻量级网络 3.swim transformer那个移动怎么移的 4.这样做有什么作用 5. 4个iou的区别 6.怎么resize成有利于扩散模型的输入 7.SD微调方法 8.dreambooth原理，支持完全的新概念的注入吗，对以往概念的保留是怎么处理的？ 9.controlnet原理，零卷积作用 10.旋转位置编码 11.对多模态有