快手NLP一面面经

这是我第二次面快手了,第一次提前批面NLP中心我觉得胸有成竹,答得比较好,题也做上来了,结果等了2周给挂了,让我经受了莫大的打击。。。。

然后后来又投了校招,今天刚面了一面,后面问面试官是做搜索部门的NLP向量化的,大概面试流程如下:

  1. 自我介绍,这次我没有展开说我中的论文,主要也是因为最近实习对美团整个业务有了比较深刻的见解,所以就多说了一些业务。
  2. 对自己实习做的东西进行一个系统的阐述,我甚至把之后的项目规划都说了,不知道面试官有没有听明白。。。
  3. 问了ChatGPT的构造以及怎么进行训练的。(当代八股:GPT-3、InstructGPT、RLHF)
  4. 题目:编辑距离(一看题胸有成竹,结果中间边界条件搞错了,卡了一下,耽误了几分钟)
  5. 提问:主要问了部门主要做什么以及我如果到那边的主要工作内容,面试官跟我介绍了15分钟,从横向到纵向把他们的技术线都介绍了一遍,我第一次有一种我在给他面试的错觉。。。

整体来讲一面面试官属于非常有耐心并且温柔的类型,还没有碰到同学说的凶神恶煞类型,并且题目出的也很常规,属于运气拉满。

期望别再莫名给我挂了5555

全部评论
我也是NLP,快手一面面试官做推荐的,不太懂NLP,面完我就挂了
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发布于 2023-09-09 04:31 江苏
度小满算法免笔试哦
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发布于 2023-08-27 09:55 北京
你面的是北京还是杭州?
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发布于 2023-08-26 23:14 上海
这是NLP那个,北京/杭州的是吧?
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发布于 2023-08-26 18:04 北京
问下uu有结果了吗,我一面完一周没有消息了
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发布于 2023-09-03 11:28 北京

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发点面经攒攒人品~1.项目拷打2.实习拷打3.你提到用了CKA你能解释一下它是怎么计算的吗?这个指标真的能评估对齐程度吗4.ModalityAdapter模态适配器这个模块你是怎么设计的?它是怎么起作用的?有没有做过ablation实验?5.对比学习里你怎么构造正负样本的?正负样本不容易区分的时候你们是怎么处理的?有没有用HNM6.你们项目里用了多个loss比如MSE + Contrastive Loss + KL 散度为什么这么设计?有没有出现loss拉扯现象7医疗组手那个项目你说做了Prompt模板设计,能不能举几个例子?分类模板和生成式模板在你们场景下分别怎么做的8你们用的知识库是静态的吗?有没有做向量索引?用的什么方案9怎么避免模型产生医疗幻觉?你们有没有做 hallucination 率评估11.你用过哪些模型推理框架?你觉得Ollama和vLLM区别在哪儿?在车端你们选它们的依据是什么?12.你们说做了14B的车端模型,你们是怎么用SFT数据去做微调的?数据怎么构建的13.评测体系你是怎么搭建的?评测指标都有哪些14.你说你们构建了车载Agent平台Agent链路是怎么调度的多轮对话怎么做状态维护?15.Rewrite模型是你做的,具体输入输出是什么?你们是把 rewrite放在检索前还是后?训练数据是人工构造的吗?16你现在要设计一个多模态模型用于车内驾驶员状态识别,传感器包括摄像头和力传感器,你会怎么设计这个 pipeline
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