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

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📍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😔

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