一面 1.先自我介绍2.说一下 LoRA 是什么原理3.了解 DeepSpeed 吗， ZeRO -1, ZeRO -2和 ZeRO -3分别做了哪些优化4.Qwen的模型结构是怎么样的，相比于 LLaMA , DeepSeek 有什么区别5.怎么缓解大模型的幻觉问题6.大模型的 MoE 结构相比于 Dense 结构训练的难点在什么地方， DeepSeekMoE 为什么效果好，有什么值得我们借鉴创新点7.知道FP16和BF16有什么区别吗，包括FP32和INT8这些，在训练大模型的时候，应该怎么选择8.讲一下 RLHF 的流程， PPO 和 DPO 算法是什么思想，写一下 PPO 和 DPO 的 Loss 表达式9.对于超长上下文业界一般是怎么做的，你知道 Qwen 是怎么做的吗10.开放题：你觉得目前大模型的上限在哪里11.代码：152．乘积最大子数组🌟总结:整体面下来感觉难度还是蛮大的，几乎各个方面都被考察到了📳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。

二面是业务主管面，时长大约 40 分钟 - ①自我介绍 ②你觉得专业有没有有意思的地方？有没有印象深刻的课程或者项目？ （简要介绍专业，突出专业与产品运营的关联点） ③做产品运营的动机、对产品运营岗位的了解 ④你觉得所有经历中最让你有成就感的事是什么？ （按照 STAR 法则，即背景、任务、行动、结果来阐述） ⑤对未来工作有什么期待？想做什么样的工作？ （我表示期待在一个有活力、能不断学习成长的团队中工作，希望参与到有挑战性的项目，从 0 到 1 打造产品运营方案） ⑥在运营活动中，若发现 “美团优选拉新活动” 的参与率低于预期，你会怎么排查原因？（我按照老师教我的“用户触达 - 活动吸引力 ...

一面（35min）1.自我介绍2.问实习（问的不深，就问做了啥，是什么）3.游戏场景题：无畏契约 幽影 大招测试用例设计4.反问：基本上纯黑盒测试，分配到具体的项目组感觉游测和测开差距确实有点大，面试官应该不咋想要我

在面试前几个小时，会通过邮件给你发一个AI coding 界面参考Claude。问题：进程和线程的区别python中列表和元组的区别如何设计自动化测试框架fixture的作用和原理fixture的前置后置与setup和teardown的区别如何实现参数化如何搭建一个AI框架实习中AI代码是如何设计的如何保证AI对于数据的匹配度，在匹配度较低时，如何筛选……算法题：去掉链表中的第n个数SQL：查询表中最大的数据