岗位：大模型算法工程师（网约车）面试 timeline：7.25面试时长：1h面试问题：1. 未来自己的职业生涯计划？2. 什么是rag？3. rag流程？4.rag优化点？5.基座选取标准？手撕算法：1.并查集 2.最大二叉树宽度（没写出来秒g，收到拒信

1. 自我介绍2. 挑一个你最熟悉的大模型项目，讲讲它的目标，你主要负责什么，以及你觉得最有意思的技术点。3. 在Transformer的Decoder里，我们为什么需要用Mask把未来的信息“遮住”？从代码实现上讲，这个Mask具体是怎么作用在Self-Attention分数上的？4. 关于LayerNorm放在残差连接的“前面”还是“后面”（Pre-LN vs Post-LN），社区里有很多讨论。这两种设计选择，主要会影响训练过程的哪些方面？你更倾向于哪一种，为什么？5. 我们要在线上部署一个大模型提供服务，推理速度和吞吐量是个大问题。像vLLM这样的工具，它主要是通过什么核心思想（比如P...

商汤多模态实习面经一面(已OC)1. 项目+实习经历2. 阐述一下最熟悉的VL模型3. 根据2.提的模型进行深挖，包括网络设计，注意力计算的方式等4. pre-Norm 和 post-Norm 差别5. attention 计算复杂度6. flash attention计算复杂度7. 大模型的训练流程8. 手撕: torch 手写softmax 并基于softmax的分布写出采样函数面试官人很好很好!!!!!很轻松，很和谐

一面（8.6）： 细问实习项目（30min） 八股：一道 code：leetcode 152乘积最大子数组 反问（5min）二面（8.7）： 问实习项目+论文课题（40min） 无 coding 反问（5min）三面（8.11）： 问实习项目（5min） 闲聊（30min） 无 coding 反问（5min）已约 hr 面