《小米算法面经》专题

3.25一面 3.28二面 至今问hr也没有结果 一面 介绍项目 bert gpt llama1和2的区别 二面 又多又杂 大模型长期记忆短期记忆 监督微调部署 给一个场景 让我从头开始做 我怎么做 回答完了也没有后续跟进 一直不停的继续问 到后面连续问了两三个不会之后面试结束 #tcl# #大模型算法#

趁热 了解RNN和LSTM吗 RNN input具体计算 RNN梯度爆炸和梯度消失的原因 为什么LSTM一定程度上解决RNN问题 transformer embedding bert encoder层里的参数量 bert预训练任务 xgb为何优于GBDT 追问xgb并行计算 seaborn库操作 numpy如何对列求平均 lamada匿名函数  spring boot 解释下bean equal和

7.21 面的算法岗，面试官很和蔼，问的问题很有深度，后面才知道是百度很多模型的核心开发人员，牛！ 上来先做题，让共享屏幕。题目是编辑距离，想了一会写出来了，让写几个测试样例跑一下，写了几个边界条件测试了一下，面试官说可以了，然后手撕代码就过了。 接着开始自我介绍，完了开始问论文相关的东西。我介绍过程中他会就感兴趣的点提问，问的很有深度，但是好在多数问题我自己准备过，答得还算可以。 接着根据论文延

项目相关问了40分钟左右，对模型的具体实现和验证非常感兴趣，论文要求详细讲解创新点，不过问的问题都比较常规，也没有问八股 手撕代码是三道题 链表中环的入口节点 快慢指针，同时从head出发，fast走两步，slow走一步，第一次相遇后把fast放到开始，步长改成1，下次相遇就是入口结点 打家劫舍2（首尾相连） 首尾相连的情况下，首尾不能同时取，所以直接对nums[:n-1]和nums[1:]分别动

算法岗（当时投递的互联网深度学习算法工程师岗位） 笔试不是很难，投完简历要做一个测评 9.24号一面技术面 自我介绍完，聊了下项目，我的是之前实习时干的一些算法项目，一个是挖掘机销量预测，一个是泵送的异常检测，问的不是很深，大概聊了15分钟吧 手撕代码是：一个无序的整数数组，快速找到中位数，尽量不额外开辟空间。 （写了个快排，中位数就是求第k大个数。也可以用堆，但是尽量不额外开辟空间，所以不能用优

1. 面试官先上来说这是算法岗，会问很多ml的知识（可能是我简历上的ml项目不够多参杂了一些java后端的项目，还是以后分成后端一个简历，算法岗一个简历吧） 2. 然后开始问就是关于项目的内容让我介绍了我的项目做了什么，输入是什么，神经网络怎么做的，用到的算法的一些特点。（我这部分答得很差） 3. 然后我自己提到了yolo，面试官问对于yolo有什么优化（并没有），然后问了loss具体的内容 4.

阿里面经： 一面（约40分钟）： 深挖项目细节，主要是实习的项目 问是否了解怎样进行分布式训练，模型并行，数据并行，异步与同步等等 二面（约30-40分钟）： 介绍一下自己的项目，并没有追问很多 还有就是对GPT的了解有多少 是否了解RLHF 场景题，如果让你做大模型的RLHF，你会怎么训练reward model HR面（约50分钟）： 阿里的HR给我的感觉是相当专业的，而且非常有耐心 首先自我

10.21一面： 项目+追问+八股，八股好像就问了动态多态和静态多态，stl一些容器的底层实现和操作复杂度，最后反问 11.7二面（本来约的30号，有点事情改了时间）： 要做ppt，正好之前小论文的展示视频做了ppt，直接稍加修改就拿来用了，讲ppt+根据项目提问和一些相关技术八股，剩下的就是随便聊天，包括工作地点和期望薪资之类的 笔试： 单选+多选+填空（几乎都是八股和给程序写结果那种），两道编

最后一批的最后一批了吧应该是 一面 1.逮着研究的工作问（由于研究比较偏冷门，因此基本上就是一直在解释我的研究内容），倒是没有让推导论文里的公式，就是在纸上写写画画，帮助理解研究的内容 2.项目经历相关的提问，问做了哪些工作，稍稍深入问了一点点东西 3.有关随机信号的的一些基础知识（均值、方差之类的），由于研究内容涉及到信号处理的内容，所以非常简单，基本上学过的人都会 二面 1.也是主要针对研究工

补一下华子的面经 9.20 笔试 10.13 北京线下面试 一面 项目拷打 手撕判断一个正整数是不是完全平方数 二面 项目拷打×2 手撕一道dfs，大概就是在一个字母矩阵中按照给定的单词顺序在矩阵中上下左右搜索 三面 项目拷打×3 然后询问了在实验室项目分工如何做的，有没有跟导师出现冲突，怎么解决的，有没有觉得自己的项目做不下去的时候，怎么坚持下来的。 #24届软开秋招面试经验大赏#

一面 1、自我介绍 2、简历项目 3、手撕是一道力扣原题，牛顿迭代法开根号，这个题被考了好多次了 4、反问环节 二面 二面面试官主要侧重于C++和SLAM，包括： VINS-Mono如何进行初始化？如果是双目系统该如何进行初始化？ 如果已知部分地图先验信息，该如何加入优化？ VINS边缘化是怎么实现的？ 手动推导旋转矩阵求导结果，SLAM十四讲上有推导过程 线程锁如何保证线程安全？#24届软开秋招

🕒 岗位/面试时间 高德打车机器学习算法 🤔 面试感受 太棒了吧，如沐春风，面试官人特好，特温和，还有正反馈 👥 面试题目 主要还是围绕项目，深挖项目，以及项目未来想做什么 其余就是基本深度学习知识，优化器，损失函数，标准化，模型结构，transformer，梯度反向传播，评价指标 手撕是很简单的dp

投的nlp算法（大模型方向） 一面3/19（40分钟） - 自我介绍+项目 - 简单介绍一下目前大语言模型的发展 - 简单介绍一下gpt，gpt1-4代知不知道有哪些不同 - 手撕1：力扣367. 有效的完全平方数（复杂度是多少） - 手撕2：力扣394. 字符串解码 二面3/21，两名面试官，一人问，一人听（40分钟） - 自我介绍+项目（稍微问得详细了一些，20分钟） - 没问八股 - 手撕1

已经oc, 发个面经为秋招攒攒人品 IEG，cv算法岗 一面(30min) 主要深挖简历上面的项目 然后面试官介绍了他们组里做的项目，问有没有思路 二面(30min) 与一面基本相同，深挖项目 同样介绍了组里做的项目，问什么时候可以到岗，可以实习多久 三面(45min) 挑了简历中感兴趣的一个项目让介绍 然后问了一些与技术之外的，兴趣爱好、遇到过什么困难，从中学习到什么等等 HR面(30min)

一面等了半个小时改时间了 一面 问经历相关的图神经网络的一些知识 怎么把图算法用到业务中（聊得挺开心的 八股内容： gbdt和lightgbm，xgboost的区别 梯度爆炸、梯度消失怎么办 算法题 数组连续最大和 通知一面结束完10分钟进行二面，结果等了一个多小时 hr跟我道歉说让我一天都在等，我寻思原来不是大家都这样啊 二面 优化的方法 激活函数 调参的方法 学校有什么机器学习课程 linux