除了氛围，还有职责，大厂一般大家都是专精某一块，像打螺丝钉，而在小厂，就有可能身兼数职，我暑假实习时mt就兼开发和测试（指测开）

1. 介绍一下你做的这个项目2. LoRA 的基本原理是什么LoRA 的核心思路是，微调大模型时没有必要把整个权重矩阵都更新掉，而是只学习一个低秩的增量。原始权重记作 (W)，微调后的权重写成：其中 (A) 和 (B) 的秩都很低，参数量远小于直接更新整个 (W)。训练时冻结原模型参数，只训练这两个小矩阵，这样显存占用、优化器状态和保存体积都会小很多。它适合做领域适配、指令微调这类任务，因为很多任务对模型的改动并不需要覆盖完整参数空间。LoRA 常见会插在 attention 的 q_proj、v_proj 上，有时也会加在 k_proj、o_proj 或 MLP 层。选哪些层，本质上是在表达...

聊实习： 1. 营销业务测试的难点是什么，采用什么策略来进行测试2. 线上问题，最后怎么修复的，作为 QA，怎么定位的问题，全流程3. skills 有没有考虑到持久化4.测试日志输出报告的细节，需要关注哪些内容，输出的该内容包含哪些日常情况，指标异常有哪些5. 搭建数据质量平台，指标体系都是构建好的，你这边对于指标体系做了什么；对于测开的认知测开的挑战是什么手撕算法：1. 两个 JSON数据 diff，对比本次返回的 JSON 和 基准值的 JSON 是否一致。 JSON 层级很深，且是个无序结构（Key 顺序不同应当视为相同）。要求： 实现一个函数 deep_diff(json1, json2)，返回它们哪里不同。def deep_diff(json1, json2):2. 最长无重复子串

去年出国读书，今年十一月份正式从毕业，在校期间就开始投英国的工作，找到了一个实习和一个伦敦的中型科技公司以及曼城埃森哲的Offer，但后面因为和家里的沟通，以及英国PSW签证问题就没有推进了。当时想的是，说这么难找工作的英国我都这么顺利找到了，一时觉得未来虽难，还是充满了希望。回来之后就随便投了一些公司，但逐渐发现其实没有那么简单，一开始没有发觉，后面投的简历多了就逐渐感觉到内卷。之前在英国投的公司，更多看你个人的综合素质，是一个比较长的流程，从你的基础，潜力和对这份工作的热情或者动机，而国内好像总是试图从某一个方面来对你进行打压或者筛选，你要是有实习就从你的学历挑刺，你要是有学历就从你简历空...