大模型算法工程师

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📍面试公司：360一面： 12.24 84min1、自我介绍2、项目3、transformer自注意力及相关变体4、大模型外推5、强化学习算法有什么区别6、为什么bert时代没有出现scaling law7、最近有看什么新技术论文吗？8、算法题：约瑟夫环9、反问项目聊了挺多的，聊完问了一些基础问题，也没深问，大概讲了一下就接着下一个问题。面完30分钟就约二面了二面 12.26 71min1、自我介绍2、项目3、算法题 加起来和为目标值的组合 最小覆盖子串太菜了，算法题没写出来，还给我换了一道也没写出来，面试官说再给你换一道吧，后来又说算了不写了，给机会不中用。面试官挺好的。面完官网显示hr面排序中，有没有哥懂的，这还有没有戏了

如题，科大讯飞广告业务招实习生，欢迎投递简历，我会帮忙跟进进度，速度反馈！JD：算法实习生 - 科大讯飞广告营销部门工作内容：负责广告算法及广告策略研究，覆盖CTR预估、人群建模等场景，提升广告投放效果；负责大模型训练的开发和调优工作，探索前沿技术，如：prompt设计、SFT、模型蒸馏，分布式训练、多模态生成等。任职要求：1. 计算机、NLP、机器学习等相关专业硕士研究生；2. 熟悉常用机器学习、数据挖掘、NLP相关应用与算法；具有NLP语言模型构建经验者优先；3. 具备优秀的编码能力，熟练掌握Python、Java，熟悉Tensorflow/Pytorch/Torch/Caffe等；4. 熟悉Linux平台上的编程；5. 具有优秀的分析、解决实际问题的能力，能够自我驱动，良好的团队合作精神，较强的沟通能力；

📍面试公司：百度🕐面试时间：0814💻面试岗位：大模型算法实习❓面试问题：1、自我介绍2、聊项目3、ppo dpo grpo区别4、reward获取方式分别是什么5、rag怎么解决模型幻觉6、研究视觉的，为啥做nlp(没答好，下次注意)7、clip训练方式？temperture的作用8、算法题：三数之和9、反问(做文心一言coder模型预训练的)面试官很漂亮，很温柔🙌面试感想：

1.首先询问可实习时间2.简历深挖第一个项目:lora rag部分基本都问到了3.transformer的一些八股(attention部分)4.代码题一个[(1.0.3),(2,0.2),(3,0.5)]如何按照后面的概率,每次随机提取出一个值

1、自我介绍2、项目介绍3、用了哪些微调方式4、Lora的原理讲一下5、RAG讲一下？6、RAG召回策略（多路召回）7、用过哪些RAG的实现？8、GRAG了解吗？9、讲一下重排序10、讲一下你的研究方向吧11、研究内容里transformer在网络里什么作用12、简历里的视觉项目讲讲有什么难点吗？13、最近刷算法了吗？（没有），那链表、数组、二叉树自己选一个，给你一道简单的。第一道判断链表是否有环（牛客平台这道选不了java），然后又给我换了一道有序链表删除重复元素14、反问公司应该是没打算自己做一些模型训练任务，反问中感觉还是偏做RAG应用的。

bg本硕9研一，但非科班，读研了之后才开始接触代码😷实验室现在的方向是大模型的垂直应用，基本无发顶会论文的机会，往届的师兄师姐也都是去做了前后端，无大模型岗位的求职经验😢但实验室也确实有大模型开发相关的一些技术栈，例如微调rag知识图谱等等，并且已有个比较成熟的项目当今大模型开发相关感觉是风口，但又不清楚招聘趋势以及要求，所以现在就在头疼Java和大模型方向怎么选？所以想求佬指点一下！😭而且孩子现在想抓紧点时间确定好方向，争取在暑假期间找一段日常实习所以就是想求问在有实习➕项目的前提下入行哪个方向会好些呢😔

【拼多多集团27届实习急招/直招】Base 上海，大模型算法/服务端/算法/客户端/前端/安全，这真的是一个转正概率超高的宝藏机会！📝 简单直接划重点：✅ 超高留用率： 不画饼！往届学长学姐亲测，转正机会多多，秋招直接上岸不焦虑！✅ 硬核技术： 来了就是做实事的，绝对让你的简历有东西可写。✅ 时间友好：7月-8月全勤两个月（这是硬性要求哦）如果想早点来卷，5月就可以提前入职（提前打工，提前拿钱，提前锁定转正名额😉）🙋 适合谁：2027届毕业的宝子，想冲秋招转正机会，想有一段含金量高的实习经历。🚀 怎么投：【官网链接】https://careers.pddglobalhr.com/campus/intern?t=fmTZtKuGa3（内推码：fmTZtKuGa3）招满即止，早投递早占坑～https://mp.weixin.qq.com/s/tYSuOly-NdzFm5uD1wtCCw

1、自我介绍2、项目介绍3、项目指令集构建细节4、RAG怎么做的，召回效果5、Lora原理，微调哪些层、怎么矩阵初始化的，不能都初始化为0吗？6、bert了解吗？bert的改进了解吗？bert和gpt有什么区别？7、transformer自注意力，计算过程，softmax为什么要进行缩放，不缩放会导致什么？8、llm的解码参数（top-k，top-p，Temperature，Beam Search）9、clip的对比学习，对比学习中的Temperature和llm解码器的Temperature是一个东西吗？10、了解blip吗？11、聊了一下论文的做法，问了为什么这么做，不那么做12、强化学习，ppo，dpo13、reward模型的损失函数（rank loss）？14、算法题：钥匙和房间（问为什么不用python写），写完思路就行了，没调，因为输入输出好像有问题，面试官说这样就行了。15、反问面试官很好，我没讲对的会纠正我。最后反问学习建议的时候，他说下次面试别切屏。更新：面完10分钟约了二面

📍面试公司：B站💻面试岗位：大模型❓面试问题：手撕多头注意力机制，然后问了为什么除以dk，除了注意力，transformer还有什么，batch norm和layer norm的区别，非线性是谁提供的对比学习的loss聊了很久的论文，具体都有什么场景dpo和ppo的区别，包括理论上，还有项目实际落地闲聊+反问🙌面试感想：体验良好，整体氛围很轻松

Boss投的，第二天就约面试了。一面 3月14日 60min1、自我介绍2、学校做cv，为什么实习找nlp3、聊项目：(1)预训练数据怎么构造的，sft数据格式。(2)为什么预训练数据要加维基百科的语料库。(3)预训练数据好像加在sft阶段也可以，为什么还要进行预训练。(4)dpo在项目中主要想解决什么问题？grpo你想解决什么问题？5、算法题：最大子数组和隔天周六3月15晚上发感谢信了。感觉聊的还行，项目深度这块应该回答的让面试官不满意。