宝洁2022年线上测评

早上9点还在床上躺着，朦胧间突然听到手机邮箱和短信同时通知的声音（参加过暑期实习和秋招的都懂，对这个声音已经熟悉了，一听就听出来了），起初以为是某家公司的笔试，后来发现是联想的面试邀约，邮件上是下午，只有两个时间段可选（心里想这流程推的这么快的吗，昨天一面，上午发邮件下午就面）下午两点准时开面，相较于昨天的一面，这场面试差不多是回归到了传统的面试流程轨道。起初自我介绍，然后问实习相关，问了20分钟，接着是八股也不是很多，问了软硬连接，静态动态库，inline和define关键字，手撕了一个简单算法。最后提问过程15分钟，面试官超级有耐心，会认真地回答每一个问题不敷衍，不说别的就这态度狠狠爱了。原定30分钟，面了一个点。许愿二面能过🙏🙏🙏

想问一下终面结束以后，大家泡池子泡多久了，有木有oc的

9.23 一面 20min自我介绍项目提问（主要是针对简历中大模型相关的项目提问，介绍项目流程以及主要的工作内容）技术提问：介绍一下ViT、说一下多头自注意力机制的原理和应用反问：业务？主要是用在物流场景、工业相机等，有目标检测、语义分割、视频解译等，大模型小模型多模态都会用到无手撕，很快就结束了，感觉面试官对我的项目经历不是很感兴趣，我主要是做的下游任务，可能是与他们大模型岗位不太对口，估计G了。。。

面试是24年7月的现在已经入职几个月了，补一下面经，帮有需要的同学参考。BG：本硕985 计算机论文1A1B一面：技术面自我介绍 & 简历相关。简单介绍了自己在多模态和大模型方向的研究/工作经历，包括在校期间的论文工作以及实习经历。面试官主要针对简历上的项目提了一些细节问题，比如具体模型的量级，提升了多少，和哪些方法做了比较等。因为是自己的工作，所以没有卡壳。问有没有遇到过 Python 文件之间互相 import 的问题，出现这种问题怎么办？让我简单介绍了一下 PPO 算法，以及和 TRPO 的区别是什么？接着 PPO，问了一下 ChatGPT 的 RLHF 流程，以及为什么不直接用 SFT，而是要用强化这么麻烦的方式训练模型？继续追问 RLHF、SFT、LoRA 的区别，分别适用于什么场景？反问：公司现有业务是什么，计算资源情况等。二面：主管面论文介绍。让我用通俗的语言介绍我自己发表和投稿的论文，重点是研究动机和要解决的问题。问有没有亲手训练过大模型，最多用了多少张 GPU 卡？并行训练使用的框架是什么？介绍一下 DeepSpeed，说一下这个框架在并行的不同阶段（ZeRO stage）分别做了哪些事？训练模型的时候，数据量有多少，怎么收集数据的，训练花了多少时间？遇到的最大问题是什么？问在大模型全量微调时，显存消耗分别由哪些部分占用？（参数、梯度、优化器状态、激活信息等），分别占用多少？假设模型参数量为N，请分不同情况讨论和计算一下微调所需要的显存（不同精度、batch size、seq len 等）。说一下 LoRA 公式，讲一讲其中 A 和 B 两个矩阵分别表示什么。LoRA 的优缺点是什么，什么场景下适合使用？问知道哪些大模型训练和推理框架，用过哪些？问 LLaVA 的结构是什么，和常规的纯文本大模型有什么区别？Encoder-Decoder 结构的模型转 ONNX 的一般流程，遇到不支持的算子怎么办？可能遇到的问题（动态 shape、模型中逻辑判断需要单独写、模块拆分等）。三面：HR 面主要问了为什么选择公司，对团队的看法，对岗位的认识；未来大致的规划，面试过程的体验，有没有别的公司的 offer 等。以及询问了期望薪资等。之后就是等待，最终和期望薪资基本一致。总体感受面试流程比较顺畅，问题也比较贴合岗位要求；如果和岗位匹配度高，一般流程推进速度会很快。入职以后，工作内容和面试被问的问题也差不多，基本上都是算法工程师需要做的内容，团队氛围也很不错。只是毕竟是企业，不可能光搞研究，在承接业务时还是免不了和很多人打交道和来回battle需求，这个无可避免。