《滴滴算法面经》专题

算法岗 1. Lora原理 2. qwen词表大小 3. deepspeed原理 4. zero原理 5. 讲一下transformer结构 6. 有哪些Encoder-Decoder结构模型 7. multi-head attention原理 8. 讲一下Stable Diffusion 9. SD中，controlNet怎么结合进来的 10. 大模型的训练流程 11. clip原理 12. 为

8.29 一面 50min 1.拷打论文 （面试官反馈，讲的很清楚） 2.拷打实习 3.LoRA原理 4.对Seq2Seq模型的理解 5.self-attention原理 6.位置编码，LLM用的是什么？为什么这么设计？ 7. RAG了解吗？讲下RAG链路？RAG为什么有用？ 8. RAG向量召回怎么做的？ 9. 手撕——删除链表倒数第n个节点（从class开始实现， 有个地方有bug， 不过面试

真的没面过这么无语的面试，雷点太多。 1.面试官迟到，还要候选人自己call。 2.面试官不开摄像头。 3.介绍实习工作时，我想共享ppt。一般来说都是鼓励你图文并茂展示的，结果他一来就说不要用这种第三方资料，真的无大语。 4.我工作说完没有任何要问的东西，都没有认真听，就开始问我有没有做过diffusion相关工作。（大哥我的简历清清楚楚，所有的论文和技术栈都写了）然后我说我做的几个任务学术界并

先说总结，体验极差，断网声音小面试迟到。 约的上午9:45一面大概十点才来。 十点人来了，一个hr一个技术人员，之后断网，这是我的问题暂且不说，但声音真的好小，音量已经开到最大了还是外音，趴上去听都担心听错。之后开始正式面试: 1你家是河南的，意向城市为郑州，来济南如何？ 2你的网不好，可以调调吗？ 3期待薪资多少？ 4介绍下你具有代表性的一个项目 接下来技术面开始: 1超长上下文咋办 2tran

总共面了不到半个小时，不知道是不是KPI面。 自我介绍 提问： - 论文创新点 - vit - transformer的全局依赖是怎么做的 - 自注意力的Q,K,V的物理意义 反问： - 业务 - 建议 - 后续流程（不太清楚） 一面完后续面试还有技术面吗？

多模态深度学习方向 问一些论文、项目相关 深度学习基础知识 过拟合解决方式 L1，L2正则化 BN层和过拟合的关系 算法题 给定字符串，删除最少的左括号和右括号，使得字符串括号能一一匹配 思路:从左到右扫描，遇到左括号入栈，右括号出栈，栈空时遇到的右括号直接删除，记录需要删除的字符位置 可能要去看一些多模态大模型相关的工作，了解很少，被问到有点尴尬

背景：自己做的是算法部署 四十五分钟 主要拷打项目和实习所做的东西，聊了很多模型部署的工作 八股量很少，问你对NLP熟不熟悉，就NLP 大模型 关键词聊了一些，BERT transformer NER啥的，答的一般 最后介绍部门情况，说其实我们这边主要是算法设计，不是很偏部署，但是校招主要是看潜力，要是进来了能不能接受转方向

#tplink提前批# #面经# #tplink提前批# 一个面试官，45分钟。 1.详细介绍硕士期间的两个项目，过程中问了几个wifi的物理层协议的知识，比如wifi6e的最大带宽。 2.问了项目的无线网络模型 下面开始拷问专业知识。 3.符号定时同步是怎么做的？我说用锁相环，后来反应过来了，应该是想问基于cp的sto估计技术 4.wifi发射链路的步骤 5.wifi5,wifi6,wifi6e

不管结果给xdm个参考吧，图像算法岗 一共半个小时左右，很简短的自我介绍，之后就是介绍项目我一直在说得说了有二十分钟，可能会问一些项目的细节不过问的不深，无手撕，最后还有个类似智力题之类的就结束了，面试官挺好的

2023/05/08 首先自我介绍 他介绍他们公司是干嘛的：基于大厂在Github上开源的人工智能项目，主要是图像生成，进行优化再卖出去。 实习生的主要职责就是了解这些技术，能在本地搭建环境跑通，使用工具调整参数，并且上面给出写好的代码需要能修改代码。所以Pytroch这一块得很有了解。 其次是了解很多开源项目，比如Gam，复旦Moss等等 了解起来成本真的巨大

岗位：深度学习算法工程师 笔试：9月14日 一面(9月20日) 自我介绍 做什么方向 on-policy和off-policy DQN和PPO 为什么要提出PPO算法 论文为什么用强化学习 手撕代码：超简单，排序解决 反问 组内业务：vivo互联网，主要是应用商店等的推荐 HR面(9月23日) 自我介绍 优缺点 选一面答得不好的问题，重新回答 最大的挑战 最大的成果 实习最大的贡献 倾向城市 家庭

时间线：5.26笔试，5.30一面，6.7二面，6.13三面，目前已收到HR面通知。 5.26笔试：时间太久印象不深了，简单聊聊，不知道怎么过的 已经有其他大佬发过题目和解答，可以在牛客上搜到，实习生和应届生题目一样。本人Python选手，第一题印象中是用哈希表做的，然后一边遍历数组一边用哈希表记录每种卡片的数量，凑齐了就每个减一，但因为各种原因以及神秘的输入输出bug，一直到时间过去一个多小时才

一面（7.4，数据处理部门） 自我介绍 手撕代码一： [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]进行螺旋输出[5,6,3,2,1,4,7,8,9] 手撕代码二： 括号匹配，给定字符串'231(Jjhg){ds}'检验括号是否匹配 介绍一下台风估计项目你遇到的数据预处理 介绍一下LSTM LSTM各个门用了什么激活函数，以及这些激活函数的作用 讲一下你的爬虫项目，怎么

数学模型 1. 近似 2. 增长数量级 3. 内循环 4. 成本模型 注意事项 1. 大常数 2. 缓存 3. 对最坏情况下的性能的保证 4. 随机化算法 5. 均摊分析 ThreeSum 1. ThreeSumSlow 2. ThreeSumBinarySearch 3. ThreeSumTwoPointer 倍率实验 数学模型 1. 近似 N3/6-N2/2+N/3 ~ N3/6。使用 ~f(

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