双9垃圾生医工适合，导师放养在实习，还有一个得物算法工程师offer不知道要不要去，我这拉坤简历还有救吗，适合什么岗位

深信服客经一站式面经1⃣️总体感受：一天全部面完，结果通知很快，群面和业务一面感觉很轻松但是业务二面孩子真的被压力坏了😭😭😭😭，汗流浃背了，以为自己凉了，但出来的时候hr跟我说过了。我两场业务面大约都面了四五十分钟，嘴巴都说干了，但是面试现场提供水，饮料，咖啡等本人今天凌晨两点睡的觉，七点起床，上午面一场，下午面三场还要被压力，已经快死了—————————————————————————2⃣️群面1.题目：三个候选人 选择一位当销售经理（题目是随机抽取的）2.流程：①读题3min②讨论30min③汇报2min3.本场bg一半以上都是985硕，我抢到了reporter的位置，讨论过程可能...

📍面试公司：阿里控股🕐面试时间：26届秋招💻面试岗位：机器学习❓面试问题：1. 问项目2. 正样本比较少的时候怎么去解决这个问题？3. InfoNCE中的超参调整，怎么理解（正负样本比例和batch size）4. InfoNCE和其他loss有没有什么联系？5. 了解多模态大模型，如Qwen-VL吗？6. lora（接在旁边/后面）,为什么不接在后面？rank高低有什么影响，对于少量样本，lora好还是sft好？相对于sft的优劣势？7. Deepseek r1中的训练方式有什么特别之处？怎么做的think？RLHF的流程是什么？8. 量化加速方面有了解吗？解释一下vllm无手撕🙌面试感想：面试官很好，该有的流程都有，上来就说大概40分钟，时长不影响结果，并介绍了一下岗位对应部门的工作。面试官除了问问题，还会引导讨论，很尊重求职者。但还是太菜了，缺少LLM经历，很多都答不上来

上来先手撕，允许不重叠买卖两次的股票买卖面试官先讲项目（腾讯今年那个比赛），问了问排名，问了问几个上分点，问了问位置编码，论文提了一嘴跳过了实习经历，大部分时间在讲背景部分，讨论了很久我们那个独特的建模方式在干什么，哪里来的收益问了好半天ltr，包括做法，建模出来到底是个什么，ltr做独立通路的线上效果和可解释性反问问了下业务，生成式推荐