蔚来实习

📍面试公司:蔚来
🕐面试时间:1小时
💻面试岗位:c++软件开发
❓面试问题:问了很多关于c++和Linux相关的知识,比如:malloc和new在申请内存失败时各自的做法;常量指针和指针常量的区别;纯虚函数的作用;进程间通信的方式和特点等等。
🙌面试感想:遇到了位好面试官,不太清楚的部分,面试官会进行讲解,从面试中发现了自己的很多不足。
#发面经攒人品#
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uu在哪儿投的呀,我怎么找不到开发相关的岗呢
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发布于 04-14 13:26 湖南

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这是一则感谢帖鼠鼠的暑期真是开的早结束的晚,3月初就开始投简历,4月快结束才拿到第一个大厂offer,感谢开水团的收留,鼠鼠终于不用再流浪了,在这之前看到不少牛油们吐槽团子流程慢,泡池子,体验下来感觉还可以,从口头offer到正式发offer就差了三天,可能是部门不同的原因吧。投递之前本来没有抱太大的希望,因为ai没学完,故佛系投递,暑期投简历不到100份,大厂约面也只有团子,字节,拼多多(这里必须吐槽一下鹅厂,清明前一天打电话说让我做测评,节后约面试,到现在还没有动静😩,严重怀疑鹅已经没有hc了),这次暑期真是挺让人成长的,鼠鼠也是第一次打进字节的二面(曾经四次倒在一面,出阴影了说是),虽然结果还是倒下,但是真的很感谢五次面字节遇到的所有面试官和hr,每一个都温柔的不像话,看得出来字节的氛围是真的好的没边。另外一个就是拼多多了,目前二面已过,但是实习面试居然还有三面的吗😲,其实拼多多给我的面试体验感真的巨佳,不会的时候面试官会敏锐的捕捉到可能还有戏,然后耐心引导,本来两个手撕是卡住的,被面试官三句话点醒,结果全部撕出来了,虽然二面上来就是一道算法真是很让人汗流浃背,鼠鼠只能撕出来复杂度高点的方法,同样也是被面试官两句话点透,最后撕出来了最优解,给人的感觉就是面试官巴不得你拿满分一样,体验感真的,主包给到一个夯爆了。另外还有一点,百度,京东,小红书,华为是只要9✌和92吗?这次暑期没看到有其他学历进面,2本真是一点机会也不给吗?还是说要有实习经验的,有没有大佬懂的聊聊呗。最后感谢我这一路走来路上出现的每一位大佬,大佬们每一条建议我都有细细琢磨,很多大佬给出的建议真的对我的帮助非常大,非常感谢的同时,我也期待有一天可以和大佬们顶峰相见,无论我走到怎样的高度你们都永远是我的老师。开怀且高歌,敬此时喜乐,盼梦日云帆。
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日期:2026.3.26时长:约40mins面试官:算法工程师(也许是)面试岗位:算法工程师 实习岗工作地:上海内容1 面试官自我介绍2 (我)自我介绍(追问)实习时长?视实习jd而定,对于……,实习期大概在4-5个月3 简历询问a 学生期间的学习经历有什么?i  本科还是硕士?——》都介绍一下ii 本科期间学校对我们专业的培养目标是……,所以我们会学数学、化学、英语、机械、力学、……。在研究生期间,主要学习的课程可以自行选择,我的主修课程主要包括环境感知、智能导航、传感器、ai及深度学习、数学等课程,研究生的主要研究方向就是……。b 我看你的实习经历有一段……,当时就已经在做agent开发了吧?i  我认为严格意义上那不算agent,当时agent也没有现在这么火,更多的还是一个对内的ai助手demo开发,在功能上基本可用。b(追问)那你对ai了解多少,与llm和agent相关的这些。ii 对于llm还有agent的一些基本原理的概念性东西还是有一定程度了解,比如loRA微调、RLHF(是这个吗?其实我不太记得住这个词,可能当时说错了)、数据集、无监督学习、rag、a2a、skills、tool,Transformer等等。但是如果您问我我具体了解程度,那我只能说基本不了解。因为在我的预估和前期规划中,我的实习期从五月开始,这些东西的学习计划是放在四月的(确实是这样规划的)。那么在这之前,我主要做的是我的毕设和一些基础的学习,比如说强化学习的数学原理、经典强化学习算法、Attention、深度学习底层原理等等。之所以这样规划是因为这些东西是介于我毕设和预估中的实习涉及到的技术落地间的重要知识,需要有层次的递进学习,其次是我需要毕设做到一定程度导师才放实习,因此我的毕设进度大概是……。c 介绍一下你最了解的项目。i  我最了解的是我的毕设……。其中我这也是结合prompt engine做的,其中用于项目开发的skill也开源了。c(追问)你为什么选择PPO而不是其他的模型?你有做过对比吗?ii 我选PPO的原因很简单,首先是PPO相对来说非常成熟,其次是它对超参数不是那么敏感,这样我可以不太用耗费很多时间去调参,此外,ppo的代码实现相对来说也比较简洁,能有效减轻我的工作量,最重要的一点是ppo的鲁棒性相对较强,这个是我比较看中的,因为……。对于其他模型而言,比如TRPO,没记错的话TRPO的一大优点在于其理论上能保证策略性能的严格递增,这点也是很重要的,但是没记错的话,TRPO中有个温度系数还是什么超参数,这个超参数对最终的策略提升有重大影响,如果这个参数没调好,容易让策略走向在最优解附近大幅震荡或无法学习的两个极端,这其实是我不希望出现的。毕竟计算机计算精度始终有限,因此我选用一个算法的目的之一在于在有限的计算时间和计算资源的限制之内能最逼近和无线逼近最优解,因此尽管PPO在理论上的收敛性不如TRPO严谨,但是从实际表现来看ppo反而好不少,他就是我需要的算法。c(追问)你的项目不使用数据集来训练对吧?比如那种生成的数据是无法应用到你的项目中的?iii我的项目可以用数据集,强化学习有通过数据集预训练或者需要采样数据的算法,但是,但是,如果使用数据集,我怎么保证我采集到的数据比强化学习自己的策略更好呢?换句话说,这些数据集需要我再环境中自己去采集,人具有主观性,我不能保证我采集到的数据是没有偏差和人的主观偏好在其中,如果基于有偏差的数据进行训练,那么如何保证最终训练出来的策略是最优策略呢?当然我不是在否定这种方法,现在有很多基于数据集驱动的强化学习,若我采用了这种方法,我就需要考虑……系列问题,这会让我毕设的体量爆炸……。因此,在实际中应该结合现有条件进行选择,最适合的才是最好的。4 手撕一个字符串中包含空格和数字,要求不产生额外存储空间的情况,把所有的数字换到左边,同时字符串长度不变(空格放到末尾保留)。忘了这是力扣哪个题,用了双指针的思路,思路对的但是跑不过用例不知道为什么。5 反问a 算力资源?i (面试官所在的团队)有几张gpub ai coding额度资源?i 这些问问llm就行,实习生估计是没有的(我其实无所谓,常年开的有自己的coding账户)c 组织架构?或者团队的主要工作内容是?i (估计是组织架构不便透露)工作内容:i)基于cv的……检测ii)基于ai的……检测iii)基于ai llm的知识图谱构建(听到这眼前一亮)---------分界线---------大约面试结束30-40分钟左右接到hr电话电话内容总结:1 面试官那边总体满意2 jd是……(听到这觉得jd可以去)3 入职时间及实习期(算了一下,可以去)4 薪资5 手头offer确认(表明0 offer,给了就去,期间也会面其他公司,毕竟我知道这个实习岗没有hc,但打包票的是期间我不会跳走)
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