26校招｜美团大模型面经

终于讲到一个还没寄的人才计划了，感谢兴子一面：兴子好像每一轮面试都是采用的群面的方式，每轮面试都是至少2个面试官在场兴子整体的面试氛围比较轻松，首先也都是介绍一下简历里的项目和实习，然后就是就是面试官对简历的项目进行提问，由于自己做的项目都是偏基础软件的项目，感觉面试官也并不是很懂，唯一相关的就是正在进行的实习，是做LLM推理Infra的经历，然后就是正常询问，问问做了哪些工作，有什么收益，感觉更像是我自己在说，他们也并没有深问，而且虽然投递的是大模型算法的岗位，但是实际上并没有拷打算法八股，反而是问了几个cpp和OS的八股，都比较基础，时间有点久也不太记得了。然后手撕只能算撕半个题，就是最经典的DP爬楼梯问题，让我把状态转移方程写出来就可以，不需要我写完整的代码哈哈哈哈，然后一面就比较轻松的结束了二面：二面当时去车站接女朋友了，然后出租车堵在路上了，无奈就没用电脑面试，用手机面了全程，最后手机还没什么电了，借了出租车师傅的充电器才完成的面试。二面就是综合面试了，感觉是轻技术重性格的一轮面试，问了很多开放性的看法问题，对xxx是什么看法，如果遇到xxx你会怎么想等等这类的问题，然后就是问了问在校期间最难忘的事情是什么，我说是本科打竞赛的时光，很充实，和队友一起碰撞思想很有意思，然后面试官就顺着这个问题继续问，问我如果队友没有完成他应做的工作会怎么做什么的，我就如实回答说我的两个队友都非常积极，我们都是遇到问题一起解决，谁遇到卡点了，其他人都会帮着一起看等等这样的问题。最后就是问了问我有没有女朋友，女朋友是做什么工作的，在哪里上班啊这样的问题，然后和这个部门的base地（上海）也都比较近，所以没有像腾讯那样不太好回答三面：三面相对来说是技术含量最高的一轮面试，这一次就是会拷打一些大模型相关的知识，让我觉得这才是正常的算法岗吧哈哈哈哈三面一开始也是一样介绍简历里的项目，并且进行深入的提问，对于实习经历重点问了问，因为比较相关，然后这边的部门感觉主要的业务是做AI Coding工具的部门，问了我很多Agent和RAG的一些知识，我说Agent没有做过相关的项目，但是大概了解过一些基础的框架如：LangChain等等，然后又问我对RAG技术是什么看法，这个问题我的回答有点狂了我说我不太看好RAG技术，感觉这是一个混淆概念对技术，面试官问我原因，我说与其把精力放在做RAG上，不如提升模型等Long Context能力，但是后面回想了一下，这两个工作的方面其实也不一样，一个是提升使用LLM的能力，一个是提升LLM自身的能力，当时不知道怎么回事就脑子一热了，面试官也没有拷打我，就说即便RAG技术不以现在的形式存在，也可能以另外一种方式存在，然后我就顺着他的话说是的是的，我刚才的表述不太准确然后就是简单的业务咨询和反问环节了，面完三面之后已经过了很久了，中间让我提交了一次附件材料，让我把获奖证书，奖学金证书什么的上传一下，说要进行评估，然后到现在也没啥消息，不过倒是不是很慌，三面的面试官就是推我进来的人，我俩有联系方式，我经常骚扰他问他进度，他给我的回复也都是还在蓝剑流程，所以也没有很慌哈哈哈哈，就看后续还有啥流程吧

一面（主要结合实习和项目）：1. 目前了解到的序列建模工作有哪些。2. 对比学习的原理。3. InfoNCE的温度系数有什么作用。4. 手撕题 删除链表倒数第n个数。5. 过往kaggle比赛选一个讲一下。6. 实习中遇到过最大的挑战是啥，是怎么解决的。二面 （主要结合实习）1. 针对实习深挖，需要提供一些可能的进一步的改进方案2. kaggle里有一个大模型项目，讲述一下是怎么做的，有什么创新点。3. 手撕题 返回数组第k大得数，nlogn就行，但不能调用sort。hr 面1. 主要对过往经历做了一些提问，不涉及技术。 整体面试很轻松，没有压力面，手撕题也比较简单。所以有点难以确定会不会最后...

📍面试公司：猿辅导🕐面试时间：9.9💻面试岗位：大模型算法工程师❓面试问题：1.自我介绍2.进行项目介绍3.代码题，消除字符串中的ape，s1s2能否拼成s3🙌面试感想：讲完项目花了15分钟左右，然后两道题都做出来了，不知道最后结果会怎么样

1.上来聊了个人情况，毕业压力大不大，能否提前到岗实习。然后面试官介绍了现在的部门业务。2.介绍实习，都比较基础，是很容易准备的细节，但是奈何过了太久，实在是想不起来了。3.项目问题(新闻推荐)为什么从LGBM换成MMoE了MMoE遇到跷跷板了吗你觉得为什么会遇到跷跷板有没有什么办法能解决跷跷板GBDT，xgboost，LGBM主要的区别是什么4.无手撕