《Java研发工程师实习》专题

[toc] 百度 机器学习算法工程师 凉经 投递 2022.07.25 牛客投递，后面牛客上内推了，发了一个内推确认链接，就等于是官网内推投递吧应该 一面通知 2022.07.29 通知面试，直接发的2022.08.02 晚上 20 : 00一面 一面 2022.08.02 面试时长：60 min 面试平台： 如流（百度自家的） 面试过程，分为3部分 项目 介绍项目，问了两个项目 在问项目过程中，

全程25分钟 手撕：lc5 只需要输出长度，中心扩展秒了 项目 Transformer中缩放点击注意力为什么要除以根号下dk（这个问题被问到好多次了，给出了原文解释） 为什么值是根号下dk而不是dk，dk的2/3次方等？（这里李沐的动手学深度学习给出了一个解释：假设查询和键的所有元素都是独立的随机变量，并且都满足零均值和单位方差，那么两个向量的点积的均值为0，方差为d。为确保无论向量长度如何，点积

笔试时间60min 题型：10单选、8多选、1编程 （选择题有一半是关于相机标定和双目测距的，考的很细节，没接触过，完全不懂。 transform也考了几道题，考的也很细节，有一题给了四篇文献及其概述，让你选正确项，人都蒙了，后来想想四篇文献应该都是transform的经典文章，就是考你有没有读过它们。 语言八股也有一两道题。 其他的题就是关于深度学习的了，不难，毕竟也没几道题。） （编程题是最大

9.7一面 (约40min) 自我介绍 项目比赛介绍，没有深挖 进程和线程区别 数组和链表的区别 递归和非递归的区别(除了栈这方面) 快排的时间复杂度，快排稳定吗 类似的基础问题等等(想不起来了。。。) 二叉树了解吗？还行 撕题：非递归中序遍历二叉树 反问 总体感觉面试比较简单，上午面完，下午通知下周二面 9.13二面 (约20min) 自我介绍 问了一个比赛，大概十来分钟 反问 面完下来一查秒挂

因为投的比较晚，所以目前进行到一面，后面是主管面和HR 面。 一面（1小时20分钟）：主要是聊项目和论文，撕了一道蒙特卡洛估计的题 从论文的DDPG算法开始聊，TD3，SAC算法，应用场景，优缺点啥的 聊王者荣耀比赛，从网络结构设计（特征工程、channel attention，self-attention，multi-head value estimation），奖励函数设计，算法设计（dual

上午在床上睡觉接到电话说要面试，推到下午了 时长：40min 1.自我介绍 2.项目深挖，问到了两个项目，主要包括背景，模型流程等 3.八股： 1）如何判断一个模型过拟合或者欠拟合？ 2）如何解决过拟合？ 3）L1L2正则有什么效果？ 4.反问： 1）部门业务：菜鸟APP的推荐内容 2）是否介意没有相关背景的同学 3）后续流程？1-2轮技术面+hr面 4）base地情况 挺好的，面完秒挂

2024/08/29 14:00（50分钟） 这个岗位是学长内推的，不是我研究的方向所以没有项目，一面也没有八股啥的，主要考察了下代码能力和思考问题的能力吧 手撕：判断序列能否划分成两个和相等的子集（背包），网格路径最小（动态规划） 还一个概率论的题目就不透露了

问项目问的很细，但不拷打，纯交流。 中间问了推理加速的选择，大概讲了讲vllm和deepspeed-mii主要的一些推理加速的技术路线。 问了问推理框架的选择，说了一下vllm，deepspeed-mii和sglang的使用体验。 问了问模型增大主要带来的是什么瓶颈，分别讲了计算瓶颈和访存瓶颈。 无八股，无代码题。 方向其实不太匹配，挂了也正常，许愿一个二面吧 #秋招##卓驭科技#

电话面+邮箱发alitcode链接进行coding考察 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 没有让做自我介绍，直接对着简历问项目。 第一个项目是用seq-to-seq做的缺陷自动修复，问我将NLP应用到软工领域有什么痛点

这次面试官没有迟到，没有机会水了。。。 不过是个女面试官，非常亲和的感觉 开局自我介绍，讲了一下学的课程内容和做的课设项目，了解了一下大概情况 重点分析讲了一下数据竞赛的内容 八股： 1.讲一下集成学习的一些算法 2.GBDT，XGBoost，LightGBM各自有什么优势劣势，适用情况 3.独热编码和embedding的用途，各自优势，为什么用 4.为什么在项目中用了GBDT而不是RF 5.讲一

开局面试官迟到6分钟。。。 自我介绍了一下就10分钟了 问了一下自我介绍说的开源经历和项目，问了个项目地址 问了大模型SFT和LORA的区别和应用 然后八股和项目就一点不问了？？？？？？ 我早起背了这么多机器学习的八股有啥用？ 然后手撕了一道快速排序，写了个测试用例就快速下班了 反问： 1.部门业务：百度地图数据分析处理，机器学习做预测，自动化 2.岗位竞争：说小于10个人在面，应该不止一个1个h

安托盟丘是一家 2022 年成立的初创公司，主要方向是云平台、云产品，核心成员来自阿里云 看你会的编程语言挺多，说下你学习编程的经历吧 你说你学过函数式语言 Haskell，那你说下怎样用 Java 写函数式编程 你觉得函数式编程和过程式编程相比有哪些好处 函数式编程的安全具体是指哪些方面 简历上写了缓存穿透和熔断，解释下这两个词 熔断是在服务级别还是 Provider 级别做熔断的吗，如果是强依

自我介绍 后续对语言发展有什么想法吗，能接受 Golang 吗 了解 Redis 持久化方式吗 AOF 的原理了解吗 AOF 重写的原理/逻辑是什么 AOF 文件里面的格式是什么样的 AOF 重写的时候是基于原 AOF 文件还是基于什么进行重写的 Java 的 CountDownLatch 有用过吗，说下原理和应用场景 Java 的 CyclicBarrier 用过吗，有了解过吗 现在是在什么地方

一面 8.15 45min 0. 现在状况，职业规划 1. 问简历上数据建模的项目 2. 你的理解数据建模应该怎么进行 3. 了解数据库事务吗 4. 主键和唯一索引知道吗 5. 用过hive吗，数据倾斜怎么回事 6. 数据结构/算法怎么样？了解排序吗？哪几种排序？稳定性问题？ 7. 编程题 python 给有3个或更多个数的数组，返回最大能组成三角形的周长 8. sql题 简单的group by

一面(12.1) 1.自我介绍 2.讲一下项目 3.数仓分层作用 4.MapReduce原理 5.MapReduce各项技术聊一聊 6.Hadoop和hive的关系 7.spark概念及原理 8.spark关键技术有哪些 9.RDD具体聊一聊 10.spark宽窄依赖了解吗 11.一道sql题，最多同时在线用户数量 12.可以实习多久 13.反问 二面（12.5） 1.自我介绍 2.可以实习多久