《推荐算法实习》专题

基本信息：2024届，211本，双非硕，方向不算大众，实验室废物/边缘人，学术辣鸡。2段大厂graph相关的算法实习（1段时间>1年），几篇graph相关的水会/发明专利发表/授权，几个graph相关榜单top3、比赛top10。 （面试复盘积累经验，写面经攒人品） 简历投递 抱着尝试的心态，在牛客上随便找了个内推码，然后去官网投了风控算法暑期实习（今年叫ByteIntern）。字节效率真高，上午

拷打45分钟，主要拷打两个项目 1.自我介绍 2.拷打第一个项目；巨细，详细问了我论文里的东西，每个部分都让我讲了，包括模型结构、模型训练细节、输入输出、强化学习过程，然后让我详细讲了实验部分，我做的久了有的细节都快忘了😭 3.拷打第二个项目；先让我介绍了项目整体，然后让我介绍一下项目亮点，我就讲了向量库构建和对比解码缓解大模型幻觉，然后他让我详细讲一下对比解码部分；然后又拷打了几个重要的点😭

这个是之前某B开头软件上投的，官网投oppo一直没消息 全程50多分钟 1.自我介绍 2.拷问第一个项目，我说是论文的项目，然后面试官直接让我共享屏幕打开论文，从模型结构开始讲了😭每块都问，问得很细，大概三十分钟 3.拷问第二个项目，先让我介绍一下，我从数据获取、向量库检索、lora微调、幻觉缓解介绍；然后他开始提问重要的点，由于之前的面试让我有了防备，我发现他们都喜欢问两个点，第一个是数据构建

这个岗位主要是基于3D的数据做一些自动驾驶场景的一些检测任务，在实验室2D相关的，之前比较缺乏3D检测的相关知识，所以面试整体感觉不是很match 介绍之前的实习工作，遇到了哪些困难，怎么解决的（可能是从中想挖掘一些点来问） 有没有了解过一些学术上的多loss平衡的策略（无，只靠手动调参） 介绍一下基于视觉方案的自动驾驶检测框架 介绍一下学术上比较新的文献（最近都在刷leetcode，说的也不是很

字节大模型算法实习面试 1.介绍一下Transformer？ 2.的输入和输出分别是什么？ 3.说一下Bert模型 4.说一下Transformer的输出和Bert有什么区别 5.注意力机制都有哪些？能不能简单介绍一下？ 6.树模型是如何计算每个特征的重要性的？ 7.如何构建多模态模型？ 8.在多模态任务中，如果视觉模型的输出张量比语言模型的输出张量短很多，该进行什么操作？ 9.都还是比较基础的，

26分钟速通，感觉面试官是个主管 1.自我介绍 2.拷打第一个项目，我的是一个RAG的项目，让我讲了一遍，然后问我团队分工、哪种优化方式提升指标最多？ 3.拷打第二个项目，我的是一个论文项目，直接祭出共享屏幕讲论文的连招，讲完没怎么问问题 4.反问，我再问一遍部门做什么业务的，又说了一遍做智能npc的，鼠鼠连忙表现出巨大的兴趣 5.问我到岗时间、实习时长这种的，我祭出祖传话术；问我有没有面其他的，

个人背景可以看之前写的腾讯LLM面经 一面 2024/3/28 下午17:00-18:00 上来没有自我介绍 直接介绍NeurIPS论文，中间穿插着一些提问 说一下Transformer的整体结构 了解有哪些位置编码方式吗 说一下LLaMA中的旋转位置编码 算法题：经典的求平方根，牛顿迭代法秒了 算法题：判断一个字符串能否由另一个字符串旋转而来，比如abcd旋转后可以变成dabc或者bcda等，写

#面经# 4.12一面，4.16二面，已oc. 1.自我介绍 2.做题，指定的IDE很难用。题目描述如下： 已知一组由离散点构成的曲线curve，离散点数量大于等于3，相邻离散点用线段连接构成一条曲线。同时给定一点坐标，判断这一点的位置是在连接而成的曲线上，还是在曲线左边/右边。 面试官给出了用向量的提示，代码写得磕磕巴巴，但总体还是做出来了，使用的方法是依次判断与每一线段的位置，判断方法是判断给

1.自我介绍 2.coding 数据流中位数，要求手写堆 手写注意力机制 问softmax公式 手写梯度下降求sigmoid(x)等于某个值高数都忘了，求导都不会，sigmoid也忘了，大家一起绷不住的笑了。 3.反问 太菜了不敢问，然后评价我coding可以，估计没啥夸的了。

1.自我介绍 2.介绍第二个RAG项目，没有反问我 3.介绍第一个论文项目，我直接共享屏幕讲的论文，没有反问我 4.代码题，不是传统的算法题，是手写深度学习模型的那种😭第一题是写mask self attention的代码，鼠鼠哪见过这阵势，根本写不出来，幸亏记得思路，就给面试官讲了思路；第二题是写出batch norm、layer norm、RMS norm区别，鼠鼠不会第三个，就讲了前两个的

全程45分钟，部门是百度文库策略部 这次是鼠鼠遇到过最难崩的一次，从跟面试官打招呼的时候我就感觉到这是kpi面，面试官是个女生，感觉年龄还没我大，声音感觉萎靡不振，估计是被逼着来面人的 因为这个是之前在实习僧投的，我当时上传了我的简历并且在系统里填了，结果那个简历文件看不到，面试官只能看到系统里填的，我系统里填了四个项目，难崩 1.自我介绍 2.介绍第一个项目，无提问 3.让我介绍第二个项目，无提

全程36分钟 1.自我介绍 2.拷打第一个项目，我的是一个论文项目，直接共享屏幕开讲，讲完面试官提了几个问题，主要是情绪流建模的必要性、为什么模型不和chatgpt比等 3.拷打第二个项目，我的是一个RAG的项目，我先详细讲了一下，然后开始问问题，第一个问了数据集构建的细节，第二个问了假如说想提高模型问答的效果，需要从那几个方面提升？ 4.场景题，第一个问了对话场景中假如说用户问了一个问题，如何更

#算法# #视觉算法# #实习# 一面 时间八十分钟。 主要流程： 自我介绍 介绍项目，围绕项目展开提问和交流 长尾分布场景题。 手撕iou，nms，三数乘积。 关于多模态，大模型见解。 反问 二面 时间四十分钟 自我介绍 论文介绍以及项目介绍以及提问 手撕前序遍历递归非递归 优缺点 反问 ps：两位面试官都很nice!

刚做完，来分享一下！！ 有三套题可以选择 感知类的，规划类的，建图定位（我选择这个）。 15道单选，代码输出，C++，数据结构栈（牛客栈类似题），导航算法相关的。 5道多选，导航算法，C++相关。 2个简答，第一个是问GNSS与IMU互补性怎么体现的？第二个是问求解雅可比为何用李代数不直接用旋转矩阵？ 1道编程题，随机字符串找左括号是不是和右括号数量匹配。这题AC了。 笔试从五月初就给我了，我一直

1,自我介绍 2,项目不太相关所以没有过多问项目 3,编程题简单 4，常见的机器学习算法 5，特征归一化对树模型和神经网络的作用 6，神经网络防止过拟合的方法 7，线程和进程的区别