之前面试过字节数据开发，问题如下1 先自我介绍2 将你目前的项目进行简单的介绍一下，技术栈和项目难点说明一下3 离线开发建模主要是怎么设计的模型，对于数据倾斜和大任务一般怎么优化的4 对于画像你是怎么理解的，画像一般都是有哪些模型需要设计，为什么需要画像5 对于用户的转化率和重合度为啥很多公司都要做这个，你目前做过吗，对于这个你是怎么思考的6 对于数据质量监控和实时开发你这边有涉及吗，怎么做的

1.自我介绍加拷打简历数分实习关注哪些指标？怎么构建的数据检测体系？数仓实习负责的什么内容？接触到的最大数据有多大？使用的是什么引擎？（因为数仓实习很水也没问出什么东西所以转向一些八股）2.八股题星座模型和雪花模型区别？效率差异数据冗余…链表和数组的差别？使用spark引擎做wordcount，基本的流程是什么？（类似一个项目提问，学校教过但那是十二个月以前学的了）总的来说问的很简单，和其他面经的问题比简直简单不要太多（可能是因为是实习生的原因）但是自己太菜还是有一些答得不太好3.编程题一道sql两道python的算法题sql有三小题，计算dau dnu，计算新增次留率、日活次留率，连续出勤三十天的用户统计python算法比较简单，是关于“买卖股票的最佳时机”，先遍历数组，再计算每一天卖出可能的利润，利润做比较求得利润最高的一天。

1.项目介绍，问实习和论文2.大模型的超长上下文问题怎么解决预训练和 SFT 的损失一样吗3.RL 中 Reward 和优势有什么区别4. LoRA 训练和全参训练的优劣5.了解哪些常用的 RL 算法6.最新的 GSPO 重要性采样7.讲一下 DeepSeek R1，推理模型怎样训练8.GRPO 比 PPO 强在哪9.对 DAPO 和 VAPO 有了解吗10.代码：接雨水

1.拷打论文2.介绍模型3.数据清洗流程4.采用什么样的策略、什么样的数据才会便于模型学习5.数据配比能说下思路吗6.主流LLM模型结构设计有什么特点7.如何评估LLM8.训LLM最大的困难是什么9.前沿LLM有了解哪些10.工具调用怎么实现11.国内LLM有了解哪些12.LLM推理能力的天花板现在是什么程度13.无手撕