《测试工程师面经》专题

荣耀：2022秋招 推荐搜索工程师 一面 自我介绍、论文 论文模型中学习率、batch size 以及其他参数是如何调优的 学习率使用模拟退火优化，初始值设置的稍大。 Batch Size 设置的尽可能大来提高学习的效率，并根据具体结果适当调整。 其他参数网格搜索。 介绍 LSTM-> Transformer -> BERT 传统 RNN 存在长期依赖的梯度问题，被 LSTM 通过三个门控解决，G

今年面试难度top给中邮 虽然只有十五分钟，感觉硬核程度高于大厂n倍 简历主要nlp 1.自我介绍，项目介绍 2.文本阅读理解中，如果原文有相关的语义描述，但需要抽取的实体本身不在原文中，需要怎么做？ 3.介绍一下t5，和GPT有什么区别和联系 4.讲讲基于对比学习的词嵌入方法（simCSE，不久前的顶会） 5.除了bert以外，还有哪些预训练词嵌入？ 麻了，nlp卷成这样了吗

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

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。 -----------------------------------

1.介绍项目 2.场景题 大模型微调的全过程 大模型的多轮对话数据集怎么构建 怎么训练 对话上下文太长了怎么办 RAG技术 怎么存储的 3.算法题 两数之和 mysql的查询题#面试经验##算法面试经验分享#

本来是投递的产品经理，然后被调剂了 笔试不太记得具体内容了，应该是行测加性格测试 笔试后挺久没消息，大概过了有半个月突然约面 面试： 自我介绍 为什么投这个岗位，其实是被调剂的 对这个岗位怎么理解，和产品有什么区别 根据简历提问，实习做了什么，在校期间做了什么 项目中出现延期怎么处理 然后让我把做的一个小程序项目展示了一下 本科学的软件工程会什么语言 你做开发过程是怎么学习的，有什么计划吗 你有什

这次又是面的老东家，全程难度一般，没被问什么刁难的问题，面试体验感拉满。但是面试官没开摄像头，不排除 KPI 面的可能。 Intern & baidu： 了解 bRPC 么 还了解百度哪些中间件和框架 实习期间代码量有多少 Intern & bilibili： 为什么不直接通过 RPC 请求发送任务数据、而要通过 Redis List 暂存数据 B 站内部如何配置 Redis Cluster 项目

1.问了一下学校 哪里人 2.问了一下有没有做过数据挖掘 机器学习的项目/竞赛 3.问项目 4.有没有其他offer 想做什么方向#面试经验##算法面试经验分享#

1.介绍项目 2.八股 用过什么机器学习算法？ 讲一下随机森林 xgboost bagging boosting 讲一下逻辑回归 用的什么loss 模型过拟合怎么解决？ 测试样本不均衡选用什么评价指标？ 都是些机器学习的问题 3.两道算法题 比较开放#面试经验##算法面试经验分享#

分享一份朋友的美团面经~ base上海 ●tcp和udp区别 ●tcp可靠性是怎么达到的 ●tcp的拥塞控制 ●Linux机器路径下的文件打开计算机干了什么，操作系统干了什么 ●磁盘结构 ●为什么区分用户态和内核态 ●https用的是对称加密还是非对称加密 ●进程和线程的区别 ●进程切换和线程切换都会干什么 ●Java中都有哪里用到了红黑树 ●红黑树相比avl树优点在哪里 ●手写单例模式 ●vol