《运维工程师面经》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

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

投递-8.24 测评-8.26 一面-8.28 一面主要是了解一下情况，包括为什么选择这个岗位和未来的职业规划，还有就是掌握的编程语言。我的实习和简历都更偏向于软件测试，后边面试官介绍了一下部门的发展方向，说他们部门的未来发展方向需要测试会软测也会硬件测试，所以需要掌握python和c++，我只会python和JAVA，面试官就直接说后边估计过不了，然后就结束了。 问自己职业规划的时候最好不要说想

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