MiniMax 算法工程研发工程师 面经

一共四面，进度挺快，希望能开高一点timeline:10.20 一面 50min10.22 二面 40min10.28 hr面 50min 秒过约10.30主管面但是因为种种原因一直改时间到11月11.11 主管面 50min一面:简历拷打20min，主要是实习业务和微前端框架，然后是八股:react hooks，有哪些，怎么用，useEffect和useEvent区别，useMemo和react.memo区别，为什么不能在条件里用浏览器css和js和dom的解析具体过程，谁先谁后表格缓存怎么做，首屏加载怎么监控的，虚拟表格实现原理，怎么做表格选型的平时怎么使用ai，有哪些心得怎么看待ai手撕忘了，应该不是特别难的不然我会记得p.s 面试官好有礼貌，唯一一个称呼为您的，答错了会有正确解答二面:1.受到ddos攻击后有哪些应对方案2.前端安全用过哪些3.webpack配置过什么，有用过什么插件4.树摇原理5.react和vue区别6.为什么要微前端改造7.微前端隔离的原理，快照和proxy的优缺点8.服务器部署原理，回滚原理这个的手撕也忘了，没印象就是不太难三面hr面:hr挺好的，没有压力1.个人经历询问2.为什么跑路了实习3.觉得最有成就感的事情4.有没有主导过项目5.三个词语形容自己 为什么这么说6.现在最想提升的方面7.为什么选AI初创不选大厂8.对AI的看法四面主管面:拖了好久才来面，还以为不想要我了一眼看出来是字节出来的，之前的同事都是这种高效礼貌的1.讲讲你实习的优化的具体2.有没有什么沟通协作的经历3.形容自己有xxx的原因4.除了想要提升技术还有什么软素质想要提升5.其他offer 意向城市6.反问业务，是根据base地和个人倾向决定=MiniMax 26-27届内推！！！【公司简介】MiniMax是全球领先的通用人工智能科技公司，自研多模态大模型包括MiniMax M2.1、Hailuo 2.3、Speech 2.6和Music 2.0等，产品包括MiniMax Agent、海螺AI、星野等，覆盖200多个国家和地区。✅ 行业顶尖薪资+免费三餐✅ 近距离接触AI前沿技术✅ 大佬带飞+快速成长通道📮 投递直达：https://vrfi1sk8a0.jobs.feishu.cn/s/asR1WdbhB4c【内推码】MJMNS4C（简历筛选加速，面试流程加快！流程有问题欢迎咨询！）

1.项目介绍2.介绍实习工作3.几个人在做这项工作4.介绍一下自己负责的工作内容5.算法题6.没出leetcode题目7.出了一道AI算法题（写出了大概思路）8.面试官介绍组里目前重点在做什么工作9.聊过去之后主要会让负责什么工作10.组里计算资源充足 不需要担心

1. 自我介绍2. 上一段实习主要做了哪些业务？3. Agent Benchmark方面主要是针对通用Agent还是垂类agent？4. 请说一下在benchmark开发过程中，印象比较深得是哪一个benchmark，背景是啥，难点有哪些，学到了什么？5. 如果需要你做一个多模态的agent benchmark框架，你会如何实现？6. Python中哪些类型是不可变类型？7.python中的进程和线程有什么区别？8. 用过装饰器，迭代器，生成器嘛，讲一下9. OSI模型结构10. TCP/IP在哪一层11. TCP/UDP有什么区别？12. 代码题:  Z字形排列 leetcode中等难度题13. 反问14. 还有几个问题我忘记了。。。。体验：1. 网络不太好所以体验可能不是很好2. 回答不太好的地方：1. 生成器 迭代器 装饰器，我说的不是很细致 ，重点说了装饰器，另外两个一笔带过了就，当然也只是AI辅助下用过2. OSI模型结构，自下而上回答的，中间有顺序说反了3. TCP/IP回答是在传输层，应该分开答的，TCP传输层IP网络层，当时只回答了传输层。。。3. 代码题：只有一两个测试数据，难度leetcode中等题目，网络不太好线上IDE加载不出来，随便说了说思路，但是这题之前看leetcode没刷到过，第一次看有点懵逼找了半天Z形。。。。总结：1. 基础知识八股文要背的呀，之前从来没背过，虽然很多知识看一遍就能记起来，但是还是要多少看一下的2. 最近几次面试感觉比较喜欢考中等难度的这种非算法题，是让你找规律的这种题，不像著名的滑动窗口或者动态规划这一类的，感觉这种题找规律或者说去拼很花时间3. 整体还好吧，上次实习时间过去比较久了而且当时没有在自己电脑写实习记录导致很多细节都忘记了，回答的比较笼统，所以再实习还是做好记录吧

1.在 RAG 应用中是如何做效果评估具体用了哪些指标2.如何训练用于 RAG 场景的生成模型3.vLLM 的核心原理是什么4.如何增强模型的多轮对话能力5. CoT ( Chain - of - Thought )训练数据如何构造6.介绍vL LM 、量化、 KV Cache 优化技巧7." packing "形式和"多轮对话"形式有何区别？8.LeetCode 72编辑距离📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。