《百度算法面经》专题

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

一面（70min） - 自我介绍 - 项目介绍，主要追问了论文（background、contribution、实验设置、算法框架、EKF） - 算法题：下面哪些函数实现了swap功能？ - 软件开发流程 需求阶段，设计阶段，开发阶段，测试阶段，上线收集 - 设计模式 https://design-patterns.readthedocs.io/zh_CN/latest/read_uml.html

视频面试，面试时长：约30分钟 1、自我介绍 2、介绍一下实习，并提问 3、介绍一个项目，并提问 4、项目中遇到的最大挑战和困难是什么？你是怎么解决的？ 5、为什么选择现在的这个研究方向（答的也不好，太实诚了） 5、反问环节：转正率（优秀通过实习考核都可以转正，感觉回答优点官方。。），后续流程（后面就是HR面了） ------------------------------------------

上来问我asr的实习经历，主要大四asr实习后没做过语音，被问的有点尴尬 然后就是聊做过的项目，问的还算深入，还问了大概的训练显存和时间，面试官好像比较感兴趣 问了transformer模型架构，样本不平衡如何处理 问了模态对齐的方式 聊了一些多模态结合大模型的最新工作 问了视频片段过长怎么处理 还问了有没有对生成模型的了解 感觉比一面聊的深入了很多，聊的挺乐的 算法题做了一道把数组中的偶数提前到

一面（45min） 1.自我介绍 2.实习经历深挖；介绍一下实习做的最好的项目 3.介绍工作职责和负责的项目；公共资源布局评价方案的设计，如何从时间、服务两个维度对资源布局完成量化评价 4.数据科学专业都学什么课程 5.对深度学习有什么了解 6.case题：一个图片审核的商业化产品，如何给企业定价 7.对云计算有什么了解，IAAS，PAAS，SAAS有什么异同？ 8.C端和B端的差别，未来倾向于做

面试官是个技术负责人，主要问项目，最后考了道算法题，全程1小时左右，问大概多久会有反馈回答不确定。 现在每天一看招聘主页是否共享😂 #百度2024校园招聘#

1.项目深挖(多语言电商文本层级分类) 问项目中数据集的分布，数据规模，数据什么特点，是否存在标签不一致? 2.样本不均衡如何处理，文本平均长度，项目使用的方法? 3.分布式训练怎么做，你的贡献在哪里? 4.预训练任务如何设计，基于roberta的改进点在哪里? 5.上线前是否做了消融实验? 6.评测方结果可以得出哪些结论? 7.哪些指标还可以继续优化? 8 有没有考虑上线的模型做蒸馏? 9.什么

自我介绍 问项目 lstm和rnn的区别，优势，特点 手撕代码，二叉树路径和为某值的路径 问了个fm算法，没答上来 反问环节 用时40分钟左右。 #百度信息集散地# #提前批#

聊聊项目经历，聊ai发展方向，视频理解的实际应用，聊为什么想去北京，聊北京户口，有没有女朋友啥的 我问他 落地还是技术中台 ai伦理问题的看法 和其他部门的协作方式 对应届生的期许 招聘流程 三面比较综合，开放性问题多

#软件开发笔面经 1.自我介绍 2.拷打实习和科研，两段实习，没论文，实习的内容反反复复讲也就那点东西，没有太多值得深挖的点，面试官估计也不想深入问了。 3.手撕multi head cross attention，基本上写出来了，面试官也没让我详细讲思路，看了一眼就结束。 全程没问八股文，反问环节问了一下部门研究方向应该是偏传统CV方向的，跟大模型关系不大。 一面应该是没过，收到邮件推荐我转投其

这个约面很诡异，事情是这样的，我最开始投百度，投的是那个机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师的岗位，我看有二百多个hc，觉得应该可以给个面的机会吧，然后过几天就共享了我就换了个商业AIGC，过几天约面了，结果又有个百度面试官打来，说是百度推荐这边的，岗位还是那个机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师的，我寻思那个不是挂了吗，怎么还约面，但是本着增加一次面试经验的原则，就约面了 整体45分钟，体会

全程25分钟，部门是百度文库策略部 1.自我介绍 2.介绍第一个项目，我的是一个RAG的项目，讲完他疯狂挑刺，然后我说了一些我们优化的一些点，他就说“你们这个地方做的挺粗糙的”，服了 3.问问题，问我transformer的结构， 我吟唱了一遍，然后他开始问一些里面比较偏的问题，有的答不出来就说一句“行吧行吧”我觉得我答不出来确实是我菜，多问一些拷打我我没问题，但是面试官也没必要这样搞人心态吧😭

23校招百度提前批，视觉算法。7.22一面 1、自我介绍，我劈里啪啦讲了5分钟。总之把你和职位相关的内容全部放上去 2、提问项目，面试官提问你简历中的相关项目。自己的项目一定要写清楚，并且准备好。没有项目可能就要问你各种八股文了，八股文容易翻车 3、手撕代码，pat乙级的难度。我第一个算法，面试官说复杂度太高，让我优化。优化过程不是很顺利，最后勉强写完，边界条件出了点问题，面试官说回去再考虑，流程

一面 1. PTQ和QAT的区别 2. 如果对embedding也做量化，你觉得会有什么问题 3. 说一下常见的量化方法和原理 4. 假如现在让你对transformer模型进行量化，你觉得需要量化哪些算子 5. 矩阵乘法算子的量化过程 手撕（如流IDE） 1. 搜索二维矩阵 Ⅱ lc原题 2. Top k 3. python pep9规范 问题 二面：交叉面 1. SLU和NLU的区别 2. 其

一面： 一面整体考核的不多，主要是挖项目和实习经历，无八股， 手撕就是一道链表反转，一道有障碍物的不同路径数量lc63，要求用一维动态规划 二面： 二面主要问了实习中的一些工作，问得很细，问了一些我采用的方法可能产生的一些副作用，以及一些我怎么去解决的或者效果 手撕是一道八皇后问题 然后又问了知道哪些设计模式，写一个单例模式 三面： 三面主要问了实习过程中遇到的困难以及解决方案，以及我个人认为比较