快手 快star 大模型应用 一面凉经

一面： 0. 实习经历1. 智能指针的实现方式， 说下各自的特点以及用法2. 什么是内存泄露 如何避免3. 指针和引用的区别，指针多少字节4. 说下什么是cpp多态，如何实现的5. Inline和宏的区别6. 四种类型转换，有什么用7. 讲一下虚函数，Vptr是什么，内存分布是什么样的，一个类的默认成员有哪些，默认大小是多少8. 纯虚函数是什么，怎么实现，有什么用9. 进程和线程的区别10. 动态链接库加载方式，多个进程加载同一个so要加载几次11. 什么是内存页，说一下页置换12. 什么是死锁，如何避免13. 说几个标准库14. 写几个linux命令，用过cron吗（没有，重新下去学了下）写题：1. 找出>5M的文件，find命令解决2. awk、sed、grep怎么用3. 反转链表，acm模式，自己定义链表类，自己写反转方法，打印方法二面：1. 实习经历2. 多线程死锁3. 虚拟内存4. map/umap的区别半小时八股 跟上面没差很多写题（都是acm模式）：1. 数组中任意两个数求和为target，返回对应下标2. 环形链表offer流程中

积功德职位描述：1. 负责机器学习、深度学习等算法在得物业务场景的产品化工作2. 包括但不限于如下方向：目标检测，图像分割，图像分类，NLP，多模态，大模型等职位要求：1. 熟悉Linux环境开发，熟练掌握 Python 语言，有较强的编码能力2. 熟练使用一种深度学习框架如Pytorch、TensorFlow等，熟悉OpenCV、NumPy、Pandas等常用库3. 对云原生有一定了解，有容器化使用经验者优先4. 有GPU编程经验、熟悉算法模型部署、 TensorRT 优化工具者优先5. 图像处理、模式识别、计算机视觉、计算机图形学、机器学习等计算机相关专业在读研究生优先一面（2025.7.10）30minHR发给我的邮件是上午 11 点，我 11 点进会议等了半个多小时没人退出去了，12 点多的时候，HR微信联系我说怎么没进飞书会议，然后我赶紧爬起来进会议。。。搞忘了，日本和国内有一个小时时差，麻了。。。1. 面试官进来直接说你的简历我已经看过了，自我介绍一下吧2. 几乎是纯聊天。。。面试官说我的经历非常匹配（暗示3. 大模型有没有推理优化经验？无，我说以前主要做CV算法，接触和使用过扩散模型。。。4. 算法题：最大子数组和（秒了）5. 硕士研究内容？6. 偏向算法还是调度？有没有调度相关经验？无。。。7. 你们推理部署是怎么做的？我介绍了自己之前负责和参与过的GPU侧和端侧的推理部署8. 写过CUDA吗？熟不熟？学校里深入学过，之后因为业务关系，没啥使用场景，可以再捡起来9. 你还做过AIGC？有没有NLP相关经验？基本的概念和算法比如 tf-idf, n-gram，word2vec 这些都是知道的，做过文本分类任务，了解 Transformer、CLIP10. 有没有多卡推理优化经验？有多卡训练经验，多卡推理没做过。。。11. 问什么时候能来实习？答最快这月底就能到岗，3个月时间可以保证，每周5天12. 你知道岗位base地吗，能接受吗？我说就是期望在国内实习，上海完全能接受，表现出很想去的意愿🤣13. 反问：组内主要业务场景？商品内容理解、文本理解、AI鉴定商品真伪、推理优化等。学聪明了，面试官框框介绍完，我添一句“那还是挺期待的”🤣，疯狂暗示一面面试官貌似就是老大，结束后HR直接说过了，进offer流程。。。今年暑期准备就去这个了，主要是面试官和善，面试体验好、务实，其余都是次要的（没认真找，随便投投，攒攒面试经验，我觉得现在找工作看眼缘、看运气。本来想着回家吃饭睡觉的 日本饭好难吃啊。。。

一面秒过，隔天约面二面隔天过，没约面，后续寄了二面过程感觉还好，感觉没hc了，卡了四天流程还是流程结束了。我的鹅梦告一段落。

昨天面的二面，面完之后我看还有视频会议链接挂着的，以为通过了会变成hr面状态。结果现在突然又变成了这个样，求问这是过了还是没过？据说还有面委会，图上流程里好像没有。