《nlp算法工程师》专题

投递时间：2024/08/10 岗位：算法工程师 笔试时间：2024/08/25，题目：https://www.nowcoder.com/discuss/657897762507223040 面试时间：本来是2024/08/31，推迟为2024/09/07 16:00 时长：50min 自我介绍； 更倾向做开发还是算法； 详细介绍实习项目； 人形机器人怎么控制； 视觉识别是否用到了深度图像信息；

8.31 半个小时我以为是HR面，上来就打我个猝不及防，没想到是技术面，面试官也很急，说话语速很快，我也被他带快了。。。2倍速说话😖 自我介绍 项目问答 上面一共花了5分钟 八股 C++ 操作系统 计算机网络 数据结构 C++11新特性 类中默认生成的函数有哪些 malloc 和 new 的区别 虚函数怎么实现的 多态怎么实现的 TCP和UDP的区别 进程间通信方式 共享内存怎么安全读写 管道可

7.28 笔试 8.9 一面 自我介绍 语义分割和像素级分类的区别 反卷积原理介绍 卷积操作和反卷积操作中参数量和计算量的运算（手推） Transformer介绍 自注意力机制的原理 模型压缩技术 结构重参数化的实现方法（手推） 深度可分离卷积原理 数组与链表的区别 时间复杂度和空间复杂度的理解 排序算法的时间复杂度 时间复杂度的计算 传统图像处理方法 C++中引用和指针的区别 C++文件编译过程

1.自我介绍 2.说一下学校里和实习中那段经历对你来说最重要，介绍一下,学到了什么 3.学校中最重要的一段经历 4.说一下创立的登山协会 反问环节 1.部门情况 2.对于候选人有什么期待 自我评价：面试官没开摄像头，还迟到了，然后面试十分钟结束，我应该是被kpi了。 #我的秋招日记#

电话面25min, 反问阶段问了为什么是电话面，说是现在还是简历评估的阶段，后面还有正式的面试 1. 问实习，导onnx踩过什么坑，shape不匹配怎么办，导过哪些模型 2. 写过cuda吗 3. diffusion的过程，diffusion推理最耗时是什么阶段，怎么优化（unet） 4. protobuf序列化，反序列化的过程 5. 序列化和反序列化过程中零拷贝接触过吗 6. c++的编译流程

感谢大家的关注，但其实这些笔记远没有那么大的价值；深度学习以及自然语言处理的发展极其迅速，这里的很多内容已经年久失修，甚至很多都没有完成。 相关代码：https://www.wenjiangs.com/wp-content/uploads/2022/08/_codes.zip

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

8.8 二面 45mins 1.介绍意图识别模型工作 2.介绍多模态模型的工作 3.介绍llms的tool learning；检索增强的一些微调结果 4.介绍论文——对抗样本 5.反问：岗位主要做提升文心一言的问答和检索增强任务。 没有代码；没有八股；感觉像是KPI面 #百度信息集散地##百度#

4.15 27min，联想似乎都是半个小时hhh 1.自我介绍 2.然后就是一直在问项目了 3.反问 感觉面试官项目听得很认真，所以面试体验相当好 反问岗位具体业务，才知道这是research岗位，因此鼠鼠相当想去，但我明白知道以我水平不可能碰瓷research岗，所以我并不抱什么希望但还是非常希望能有二面 4.16更新 已感谢信

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😭

背景:广东某 电子信息工程专业自学AI深度学习相关技术 一段实习（纯水的） 春招开始投简历（找的都是小公司就不说名字了，也忘了） 截止6.20 面了20多家（平均50min） 基本都会问的有: 如果问基础知识:RNN（LSTM，GRU）手嘶，Python，pytorch框架常用API，Word2ver，决策树（统计），attention机制，crf，hmm，transfermer，Bert预训练，

6.30二面，二面半小时。 一直在问实习项目，主要问业务场景的一些具体问题。真的问题很细，问到具体的代码 如何处理数据不平衡问题 实验室情况，导师情况，个人优缺点 如何排查内存泄漏问题 对工作地点，薪资的要求 是否可以接受岗位调剂 大模型相关的一个没问，感觉要凉。。。 #讯飞#

一面20mins结束 上来闲聊科大的情况5mins 介绍一下实习的项目，为什么用a模型，不用b模型 大模型在金融领域的一些做法，进展 prompt和instruction的区别 encoder，decoder，encoder-decoder架构的区别 介绍一下论文内容 为什么不读博 #科大讯飞信息集散地##面经#

自我介绍 项目经历 问了词向量 语言模型的目标 Transformer 和RNN的区别 词袋模型 介绍一下见过的图像算法(自己是图像选手) Python代码能力 多线程 多进程 并行处理 后端能力 数据清洗和增强 更新 ——————————————- offer核心研发平台研究院方向sp4 助理研究算法工程师 会不会进去方向和面试说的不一样啊

自我介绍 问项目 容器迭代器失效问题 智能指针 share_from_this（寄，没听过） C++的锁 算法题：力扣56 学校成绩 在学校做过什么有成就感的事情吗 反问： 部门：做搜索引擎，基本全是用C++ 几面：3-4#得物面经#