双9投的GEDP热能工程师岗太久没听说了😰英语AI面试一塌糊涂😭会不会直接把简历挂了😭有没有大佬说说

投网易互娱比较晚，但从笔试到面试的间隔不长。一志愿选的AI研发，没过简历筛。二志愿随便选的多模态没想到被捞起来了。一面：自我介绍深挖项目：比如项目涉及的一些落地指标表现如何说说对多模态的了解模态对齐有哪些方法平时有玩游戏吗，玩什么游戏参加过社团活动吗，有哪些未来的就业城市意向，接受base在广州吗反问    

   注：本秘籍适用于计算机、人工智能、电子信息等相关专业的应届生，目标是互联网大厂/知名科技公司的算法工程师岗位（如搜索推荐算法、CV、NLP、LLM等）。✅ 一、前期准备1.1 岗位了解🔍 算法岗位的分类- 搜索推荐算法：常见于字节跳动、美团、阿里、京东等公司，负责商品/视频/资讯/音乐等的搜索推荐等，出名的部门如阿里妈妈、百度凤巢、快手社科线等。- CV/NLP算法：百度、腾讯、华为、商汤等偏AI方向的公司需求较多，对应的业务场景如视觉感知、目标检测、query理解、意图识别等，岗位要求CV比较卷，需要论文背书。- 风控/金融算法：蚂蚁金服、平安科技、微众银行等金融科技类企业。- 机器学习算法：业务场景广阔，如电商的搜索推荐、公司中台等。- 大模型/AIGC/多模态算法：业务场景广泛，如智能客服机器人、文生图等，出名的部门如阿里通义实验室、字节豆包、快手可灵等，对实践的要求比较高，如参与过大模型预训练，SFT，RLHF等项目。🎯 如何选择岗位- 结合自己的研究方向或实习经历；- 参考行业趋势（如AIGC、大模型、多模态等）；- 考虑公司发展路径和成长空间；- 关注base地点、薪资结构、工作强度等实际因素。1.2 简历准备📄 简历要素- 基本信息：姓名、联系方式、邮箱；- 教育背景：学校、专业、学历、毕业时间；- 项目经验（重点！）：每个项目写清问题背景、解决方法、技术栈、结果（最好有量化指标），强调自己在其中的具体贡献，如“主导”、“设计”、“优化”等；- 实习经历（如有）：写清楚做了什么、用了什么技术、解决了什么问题；- 技能项：编程语言如Python、C++、Java等，框架工具如PyTorch、TensorFlow、Sklearn、Hadoop、Spark等；- 学术论文、竞赛名次（如Kaggle、天池等）。✨ 小贴士- 控制在一页内，简洁明了；- 使用PDF格式；- 避免空洞描述，突出技术细节；- 建议至少有一个比较垂直的项目（岗位匹配度高），可以再放一个自己学校科研的项目（如果有论文就更好了）。1.3 刷题和八股💻 刷题平台推荐- LeetCode（hot 100，可参考代码随想录）- 牛客网（国内题目更全，很多公司笔试的平台，需要熟悉ACM形式）📚 刷题建议- 先按类型刷（数组、链表、二叉树、动态规划、回溯、贪心、图论等）- 中后期做周赛、双周赛模拟真实环境- 掌握常见算法模板（DFS/BFS、二分查找、快排、TopK等）📝 八股内容（基础知识）（见下图1）✅ 二、面试相关2.1 面试风格⏱️ 面试形式一般是2到3轮技术面+1轮hr面，一般为视频面（也有电话面）。一般一面的面试官，是日后要加入团队的leader（+1）；二面的面试官，是交叉团队的leader；三面的面试官，是主管（+2）。🧩 面试流程自我介绍（1~2分钟），项目深挖（核心环节），八股拷打（理论知识），手撕代码题（共享屏幕），反问环节。2.2 项目相关🧩 面试官常问的问题这个项目的问题背景是什么？你想解决什么问题？你的解决方案的动机是什么？你是怎么设计模型的？有没有对比过不同模型？数据是怎么处理的？有没有做特征工程？模型效果如何？用什么指标衡量的？模型有上线吗？上线后发现效果不好有思考是什么原因吗？遇到哪些困难？你是怎么解决的？如果让你重新做一次，你会改进哪里，未来的升级迭代考虑哪些方面？✅ 应对策略项目讲清楚：背景 → 方法 → 实现 → 结果。技术细节要扎实：能讲清楚Loss函数设计、模型结构、输入数据的处理、衡量指标等。2.3 八股相关🧾 高频考点（分类整理）机器学习：- 什么是过拟合？如何防止？- 随机森林，GBDT 和 XGBoost 的区别？- SVM原理？核函数的作用？- Bagging vs Boosting？深度学习：- Transformer结构？为什么比CNN/RNN好？- Dropout的作用？训练和测试阶段的区别？- BatchNorm的计算过程？优点？- BN和LN的区别以及Transformer为什么用LN？- Transformer里的Attention的理解，以及公式里为什么要除以 $$\sqrt{d_k}$$？- 梯度消失/爆炸的原因和解决方案？- 介绍下Transformer的结构？大模型相关：- GPT和BERT的区别？- 大模型应用的位置编码的方式有哪些？知道旋转位置编码（ROPE）吗？- 大模型微调的方式有哪些？LoRA微调的原理及改进？- 大模型用的强化学习的算法有哪些？比如RLHF，PPO,DPO,GRPO？- 了解大模型的RAG，Agent吗？- 知道模型训练和推理加速的方法吗？模型评估：- AUC的含义？如何计算？- Precision和Recall的区别？应用场景？- 为什么不能只看准确率？工程相关：- 如何进行特征工程？- 做特征embedding的方式有哪些，以及适用的场景？- 模型调参的方法有哪些？- 分布式训练怎么做？2.4 HR相关👥 HR面常见问题- 自我介绍（简短有力）- 为什么选择我们公司？- 你的优缺点是什么？- 未来3年的发展规划？- 你最大的挑战和收获？- 你如何看待加班文化？- 你有其他的Offer吗？- 你愿意来某某base地工作吗？- 你有女朋友/男朋友吗？✅ 回答技巧- 真诚表达，不套路；- 结合公司业务、技术氛围、成长机会来谈；- 展示你的热情和长期意愿；- 对加班文化可以表示理解并接受合理范围内的高强度工作。- 展示自己的offer实力（如有），不卑不亢，有礼有节。- 展示自己对base地满意的点，列举其好处。✅ 三、问题反问在面试最后，通常会有“你有什么想问我的吗？”这个环节，这是展示主动性和思考深度的好机会。3.1常见优质反问问题✅ 关于团队目前团队的技术栈主要是什么？团队目前的重点方向是什么？我将加入哪个项目组？主要负责什么模块？团队主要是偏重业务还是预研方向？团队的base地在哪里？✅ 关于成长公司对新人的成长支持有哪些？有无mentor制度？是否鼓励参加技术会议？✅ 关于业务该岗位的核心产出指标是什么？当前业务面临的最大挑战是什么？✅ 关于流程后续还有几轮面试？预计什么时候出结果？🎯 总结：通关路线图（见下图2）📣 最后一句话算法岗竞争激烈，但只要你足够努力、方法得当、心态稳定，offer终将属于你！祝各位纵有千古，横有八荒，前途似锦，来日方长！祝大家早日斩获心仪Offer！🎉

bg9本，因为本身简历里面有过小厂实习了，然后有机器人竞赛国奖和具体java项目经历。请问还有必要参加小厂实习吗，因为感觉对简历提升也不大，然后也快秋招了不如好好准备秋招૮ o̴̶̷᷄ ·̫ o̴̶̷̥᷅ ა现在很纠结，想问问各位佬的建议，万分感谢！！！面经：【字节】一面八股RRT算法和A*算法是如何实现路径规划的？（结合我的竞赛经历）python和C++适用于哪些场景，原因是什么？相对于python语言，C++为什么能够提高性能更精确的控制硬件？Java性能调试有什么方法？项目为什么选择RabbitMQ作为消息队列而不是Kafka？描述一下Redis内存淘汰的过程计网：Tcp中time-wait的作用Mysql中的慢查询的原因算法题：给定一个整数数组，找出数组中乘最大的连续子数组【华为】一面先问了一下创业项目和实习经历，主要是自我介绍写的比较详细，然后很多都是跟着我的节奏走的。感觉八股问的很少很简单都把我吓到了。。我还以为我被kpi了，但是没几分钟就秒过了。【八股】1、线程池的作用2、多线程编程是如何处理并发的？【算法题】841. 钥匙和房间有 `n` 个房间，编号从 `0` 到 `n-1`。初始时，除了 `0` 号房间外，其他所有房间都是锁住的。进入一个房间后，可能会找到一套不同的钥匙（即可以解锁其他房间的钥匙）。判断是否能够进入所有的房间。如果可以，返回 `true`；否则返回 `false`。（leetcode中等）引流：字节，腾讯，阿里，拼多多，淘天，小米