《算法工程师》专题

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#

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简历经历 ②Python有哪些数据类型 ③元组里面套list，list可以修改吗 ④是否了解Python多线程和多进程/并行和并发 ⑤两个list相加的结果是什么？比如list a长度为2，list b长度为3，相加后长度多少

整体23分钟，一共两个面试官，一个是hr，一个是技术 1.自我介绍 2.hr开始问问题，让我介绍一下项目里遇到的难点、实习部门有多大、主要做什么、会转正吗 3.技术面试官开始问问题，先拷打我论文项目，说论文对数据方面的处理有哪些，我介绍了一下：然后问我论文里涉及情绪分类，有几种分类、怎么做分类的、如果加入新的类别怎么办、知道focal loss吗、多标签分类的话怎么做，然后问我项目里大模型微调大致

整体半个小时左右，相当于主管面，听说汇川三面挂人很猛 1.自我介绍 2.问我实习项目，先让我自我介绍了一下，然后问了包括用的模型架构、数据处理怎么处理的、模型推理加速用了什么策略、模型评估的策略等 3.问我第一个项目，先让我介绍了一下整体，然后问我模型数据怎么处理和向量化的、模型输入的提示怎么构造的、和检索到的块的关系是什么、模型对比解码细节讲一下等问题 4.问我论文项目，主要让我介绍一下论文的创

整体不到二十分钟，电话面 1.自我介绍 2.让我讲一下网易实习做了什么，我大概讲了一下；问我实习用的模型参数量多大，我说了一下；让我讲一下vllm框架原理，吟唱了一下 3.问我了不了解强化学习，我说项目里用过，就结合项目讲了一下 4.让我挑一篇论文讲一讲创新点，我就开始讲我最近的一篇，一套连招吟唱了一遍 5.问我接没接触过知识图谱，我之前做项目用过，大概讲了一下实体关系、neo4j啥的 6.反问，

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#

更新：7.18一面，7.22收到感谢信，8.9流转到正式批，8.24二面，9.5三面，9.15HR面 7.18一面 (20min) 总结：没聊项目，只问深度学习的基本知识。 1.用什么语言？ 2.用过什么优化器？哪个收敛快？哪个泛化性好？ 3.用过哪些激活函数？激活函数有什么作用? 4.leakyrelu和relu的区别? 5.用过relu6吗?有什么好处？ 6.讲一下交叉熵 7.softmax和

这篇文章本来是要写推荐系统从0-1该如何做，但是发现牛客网上大家更关心的是面试的经验。所以这篇文章就写我做面试官的经验吧。 自我介绍篇（前面一篇文章，已经自我介绍过了，再啰嗦一下）： 我09年在上交读的计算机方向，13年毕业，大四的时候花了4个月时间复习考研，跨考了本校的应用经济学方向，然后又读了3年，16年毕业。 之所以读经济学，是因为那时候听说搞金融的钱多；结果15年股市泡沫破了之后，就没打算

[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，

一面 八股拷打，不再赘述：过拟合，transformer等 手撕（web IDE） 对称的二叉树 lc原题 二面 1. 如果现在数据量特别大，并发量特别高，你有什么好的办法能够提高用户的体验 2. 如果现在有一些数据给到你让你去拿给标注人员标注，你怎么样发挥他的最大价值 3. 熵的计算公式 手撕（web IDE） 1. 不同路径 lc原题 2. 给一堆树的高度，问砍的次数，二分答案 HR面 聊天

#24届软开秋招面试经验大赏# 投递岗位：算法工程师（应该是这个，具体名字忘了） 先是有个笔试，笔试全是选择题，考察的知识点有雷达、数字信号处理、机器学习、傅里叶变换等。好多都不会做，瞎选的。 面试时间：7.7 面试流程 15min 电话面试 电话面试真的很猝不及防，一点准备都没有 1、自我介绍 2、研究生期间做过哪些项目？遇到了什么问题？是怎么解决的？ 3、用什么语言多一些？会用python吗？

或许大抵是凉了吧，被拷打的神志不清 几天没看图形学的东西了，结果高德突然约面 感觉在面试官面前拉了一坨大的，mad ----------------4.3 已凉------------------------------ 首先是手写程序，前面两个挺简单的反正，也比较常规 第三个在类里填入内容使得程序正确运行，先写了个重载赋值函数，漏了拷贝构造和自赋值检查，然后注释了重载赋值函数，调拷贝构造，new

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