华为硬件工程师一二面面经

技术一面

平台： ZOOM手机版

形式： 视频

时长： 30min

面试官： 一名中年男子，严肃

1-2min自我介绍

挑自己觉得做的最好的项目说一下

画框图给他看（画完把纸对着屏幕让他截图）

框图里的所有模块介绍

画出各个模块的电路图

说一下并联谐振

运放各个元件的功能

电机驱动原理

TTL和CMOS高低电平范围

画buck和boost拓扑，讲原理

用三极管画反向器

反问

技术二面

平台：ZOOM

形式：对面语音，我视频

时长：30min

面试官： 男，听声音比较年轻

自我介绍

挑一个做的好的项目说一下

项目难点

遇到的主要技术问题

项目精度问题

nand nor的区别，速度差异的原因

存储器的应用场景

nand驱动方式

项目收获

工作地选择

反问

全部评论
麻烦问一下是校招还是社招
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发布于 2024-03-12 14:15 四川

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1. 你做过大模型数据处理的话，预训练数据清洗一般怎么做，去重、去噪、质量过滤分别解决什么问题？预训练数据清洗本质上是在控制“数据量”和“数据质量”之间的平衡。去重主要解决模型反复记忆同一批内容，避免浪费训练 token，也减少 benchmark 污染。去噪主要是过滤乱码、模板页、广告页、低信息密度文本、机器生成垃圾内容，不然模型会学到很差的语言模式。质量过滤更偏向保留高价值内容，比如结构完整、语义通顺、知识密度高、代码块规范或者问答对明确的数据。实际工程里一般不会只靠一个规则，而是多阶段处理：先做规则清洗，再做语言识别、长度过滤、内容打分，最后再结合 dedup 和采样策略。因为预训练效果...
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