旷视-CV算法岗面经

一直在问项目，回答的还可以吧。面试官很好！体验不错

面试问题：- （针对简历提问）你工作里主要关注哪些指标？解释一下AUC含义、计算和作用- 主流的开源大模型结构有哪些？（prefix decoder，casual decoder、encoder-decoder）- 介绍一下layernorm和batchnorm的区别？- 在机器学习里，怎么处理长尾数据和多峰数据？- 怎么解决模型的冷启动问题，你觉得LLM在冷启动方面能够起到什么作用？- 介绍一下常见的优化算法（SGD ->Adagrad ->RMSProp ->Adam -> AdamW）？优缺点- 为什么Adam不一定最优而SGD最优的？怎么理解分析？- （针对简历提问）你工作里的对比损失是怎么构造的，有什么作用？介绍常见的对比损失的公式。代码题：- 数组第K大。给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。（力扣215原题）- 手写对比损失的计算（结合项目），并简单说了一下原理。（大概写出来就好）二面我这个是交叉面，提问的有部分设计大模型，也当然我简历上有大模型，所以问了一些llm+搜推的内容，但这部分交叉问题比较浅，能说个大概就很好，同时也有很多经典的机器学习面经问题。因为项目里提到了对标学习，所以面试官在代码考核部分让我写个示例，所以写进简历的一定要准备好（包括流程步骤，代码实现大概要清楚）。面广告算法的岗位，机器学习面经暴率很高，建议熟背，就算是看过有印象，问到的时候也会基本很稳。

一面：45min深挖项目Transformer结构数据不平衡如何处理数据量少如何解决CNN结构和优点ViT的结构和优点有没有大模型经历code：手撕NMS+典型单调栈二面：1h15min 编程时间比较长简单交流简历项目一道条件概率计算code：手撕位置编码和MHA+力扣完美矩形变体反问为什么没有八股[笑哭R]反馈说主要考察思维三面：主管面 35min深挖项目基于CNN的模型有哪些，各自的区别项目中如何选取模型，实际效果如何计算机基础和代码语言职业规划 意向城市和岗位code：浮点数的n次方HR面：20min过往经历 家庭状况 感情状况 未来规划实习时长 意向方向 预期薪资 评价pddTimeline：4.7 投递4.20 一面4.29 二面5.8 三面5.9 HR面许愿信息确认🙏🙏我什么都会做的          

记录一下2025年5月9日的小红书面试经验1.自我介绍2.redis八股（5-6道）：几种数据结构，zset底层结构，redis的持久化机制。。。其余的记不清楚了3.mysql（5-6道）：索引的数据结构，最左匹配，text,char区别，聚簇和非聚簇。。。4.语言八股（3道）(GC这种)5.项目经历，因为我有llm经历，问了我一个研发项目后，就开始和我讨论LLM这个方面的东西了。6.算法 ：动态规划7.反问：业务面试官人真的很好，很多时候和我讨论一个问题，大家相互给出对这个的看法，聊天很舒服。同时一直耐心告诉我语言不重要,让我不要担心。后面看看结果吧，小红书给我的体验太好了！失败了也没有关系。后面再来看看详情