这个岗位楼主是在内推投递的,但是我本身做的是算法工程、算法落地化的方向,之前的实习经历还有项目经历也是,不知道为什么算法岗的面试官会看上我叫我来面试😂 自我介绍 自己挑一个项目来介绍,介绍了在字节做的vllm优化,面试官没听懂 问llm自动评测系统怎么设计,期望答案是用另一个大模型作为裁判 设计一个llm对话机器人的整个链路,我直接将之前实习的经验答上去了,但好像面试官对知识库召回的部分不太满意
开个贴记录一下秋招,顺便分享一下科大讯飞NLP算法岗凉经。  6.30 一面, 7.5 收到邮件没通过面试前视频,语音都通过了检测,但不知道为什么面试官听不到也看到我的视频,我也听不到面试官说话。最后还是开的微信视频面试的😂 面试问题: 自我介绍 怎么学的Python Python list 的底层实现(没研究过,只会使用) Java ArrayList, LinkedList 的区别 B+
7.5一面1h 1.实习项目介绍 2.为什么不用b模型,c模型,不同模型效果对比了吗 3.具体的业务场景问题,如果数据噪声怎么办 4.论文介绍, 5.大模型的一些缺陷,怎么应用 6,手撕代码:最长回文字串 没有八股,全是简历上的东西 代码2分钟写完,但是一个小bug一直没看出来 #腾讯#
你遇到最有挑战的事是什么,你是怎么克服的? 你的性格描述一下 如何处理别人的不同意见? 你的优势是什么?为什么选择你? 外语怎么样,能接受外语工作吗? 电商大促的时候需要加班,可以接受吗? 你上段实习的氛围怎么样?你觉得大厂是什么氛围? 话说这还是我第一次正儿八经的hr面,全程憋笑,感觉特逗 #阿里巴巴信息集散地##面经#
一直在问简历上的实习,项目,论文,大模型在推荐的运用。考了两个八股。没写代码题。 面试官一副心不在焉的样子,感觉不是很有诚意 #阿里巴巴信息集散地#
一面通过 总体:AI研究院、30min、面试很快、没有手撕算法。 内容: 1论文细节,模型结构、损失函数、优化目标,baseline怎么选择的,超参数怎么选择的。 2最近实习的内容,大模型相关。几种LM的区别,在预训练阶段有什么不同。****怎么解决? 3为什么有一段实习时间比较短? 4最近看的论文是什么
一面挺好说话的哥们(过) 1、简历深挖 句向量具体怎么样优化? 在哪几个模型上做的? xlnet相对于bert的改进? 有无中文数据集的经验? 遗传算法怎么改进的? 强化学习如何做的? 了解以前智能对话的技术不,如lstm等 了解单轮对话和多轮对话的区别不? 如果了解,你觉得多轮对话的难点在哪? 可以如何改进? 2、反向提问? 客服业务量怎么样? 算法团队情况? hc岗位的具体职责? 二面 技术主
1. 自我介绍 2. 简历内容项目细问(每个和NLP有关的都问了) 3. 了解哪些大模型 4. 介绍BERT 5. 相对位置编码的好处 6. 介绍Word2Vec和优化方法 7. BERT为什么用LayerNorm不用BatchNorm 8. 算法:找出和为给定目标值(target)的连续子数组 最后一道题忘记双指针可以做了,只想到暴力dfs了感觉题刷的还是不够,面试一紧张就容易做不出来 #滴滴#
8.8 一面 50mins 1.介绍一下blip2的架构;你觉得blip2的优势是什么;和之前的多模态模型有什么区别? 2.是怎么在电商领域微调的? 3.模型蒸馏是怎么做的?有试过无监督样本训练吗? 4. 手撕代码,一个元素在一个有序数组的第一次出现位置。 #shein#
9.21一面 (40min) 总结:腾讯会议,都没开摄像头,做题用聊天框,很奇怪的面试感觉。 自我介绍 项目介绍,主要是我这边在叭叭叭 一些基础知识: 几道数学题: 反问业务:搜广推风控 9.28二面 (20min)#携程##算法工程师##面经##23届秋招笔面经#
#我的失利项目复盘# 一面面试官上来给我发了两道题 一道困难看都没看 一道中等,是图论,就是给一个board,给一个单词,判断能不能从board中找出单词。 我一道题都没ac。第二题我的思路是: 遍历board搜寻单词中的字符,当遍历到了之后开始深搜DFS。 第一次面试太紧张了所以没做出来Orz 做了半小时之后开始面试,面试主要问了一些项目上的细节,但是针对的点跟我想的不太一样,主要是问了项目里的
智驾科技(MAXIEYE)也是一家师兄挺推荐的公司~提供自动驾驶解决方案 笔试 单选+多选+编程,笔试是很专业的SLAM方向的题目,不像其他公司把多个方向混一起考察的 单选考查了一些欧拉角转旋转矩阵,纯虚函数,基于优化和滤波的开源VIO系统的了解等等,编程两道题分别是模拟和动态规划 单选还考察了一个我完全没接触过的知识点,在这里备忘一下:水平失准角的对准误差取决于加速度计的等效水平测量误差;方位失
滴滴其实没有专门的slam岗,因此我投的是算法工程师-自动驾驶大类,但是8月份面完如今依然在泡池子 滴滴面试可以提前留够时间,是一面完过直接约二面的,可以一天直接面完 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、手撕代码,指定使用迭代法中序遍历二叉树,不能使用递归 4、反问环节 二面 跟一面的流程几乎相同,面手撕试官出的题目是删除链表中倒数第n个节点,力扣原题 三面 三面没有手撕环节,全程介
旷视我投的是提前批的Learning-based V-SLAM,面试的时候其实很忐忑,因为我没什么learning背景,但询问面试官后发现其实vslam也是可以投的 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、由于简历中提到了矢量化相关的工作,因此面试官出的题目是给定一组二维点拟合直线,但指定函数方程为ax+by+1=0,使用最小二乘实现函数功能即可,可以使用eigen库 此外还问了一道概率
投的是SLAM/三维重建/图文多模态算法工程师-视觉团队的岗位 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、由于简历中提到了矢量化相关的工作,因此面试官出的题目是给定一组二维点拟合直线,使用最小二乘实现函数功能即可,可以使用eigen库 4、反问环节 一些碎碎念 其实整体面下来我可以感受到面试官应该是做感知出身的,至于为什么会安排专业不太对口的面试官来面我也不太理解 今年SLAM岗位真的很少