CSIG腾讯地图nlp一面

补3月6号的面试
首先先做自我介绍 ,然后聊项目,聊了我简历上唯一一个和大模型相关的项目,项目聊了大概5分钟。接下来是一些问题:
Q1:讲一下LORA的基本原理。
Q2:了解主流的开源大模型吗?Llama,Qwen,deepseek。
Q3:对Python的熟悉程度,能用pytorch写一下多头注意力机制吗?
Q4:C++的代码能力(感觉是友好和我找话题😂)
以上只花了15分钟,可能是回答太weak了。
手撕代码是反转链表和合并有序链表。
反问了几个问题:
1.腾讯地图做的大模型应用;
2.对Manus的看法;
3.元宝和腾讯地图的联系;
4.个人简历如何提升;
5.暑期实习的HC数量(保密没回答)#面经#
全部评论
佬,想请问一下三面主要会问什么(同腾讯地图nlp,二面面试官说三面是主管面)
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发布于 04-19 21:15 广东
佬后来还有面吗
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发布于 03-18 00:06 北京

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1.自我介绍,拷打项目为什么用多智能体不用单智能体了解哪些大模型应用框架(你项目中的竞品)rag知识库是怎么搭建的,怎么进行的分片操作如何让大模型更加理解医学名词(一般大模型理解不了医学名词)知识库的大小,我答了一个很大的数,问接口速度问题(一脸懵逼,没考虑过,只考虑过rag层面的优化)询问rag评估(孩子寄了我没做,但是我背过),问具体评估数值(🐔没做过,瞎逼逼了一个数字)优化空间从项目拷打中看的出来面试官水平确实比较高,而且是个声音很好听的小哥哥2.写算法,尽然是acm格式,幸好函数写出来了,可惜的是输入输出没写出来,链表的输入输出真的难3.反问环节:做什么业务,不足之处
梗小姐:佬,你投的不会是这个吧。 wxg-微信支付-模型组 主要工作方向: 1.利用支付数据、社交数据等制定安全策略进行数据挖掘、特征工程 2.前沿模型研究:利用LLM代替xgboost等传统风控模型 本次实习生,可能的工作:使用司内大模型平台进行agent构建,集成到企业微信机器人里,作为内部工具以消息告警等形式提醒产品同学,其实还是偏开发。 掌握python和java应该够用了。 需要掌握的基本知识 简单的开发技能 agent基本原理(重点:function call,可能会被问了解mcp吗) LLM基本知识(训练、微调和部署推理,偏工程化),最好再掌握一些RAG知识
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Hej0330:产运、用户、内容运营都还比较适合~ 实习经历的建议: 第一段:经历里各个部分的阐述是结构化的,但是也是割裂的三段内容。建议增加一句话的描述,改成经过竞品调研后你们最终定位的核心长板是什么,用户是谁,围绕这个长板你们怎么设计增长运营方法(如果落地实践了更好),对于新用户使用门槛你们是怎么思考和设计的。 第二段:同样的问题。建议把你接手时社群运营的目标是什么,问题是什么,写出来,再列你的核心动作 其他:如果是内容运营岗位,小红书博主的那段还是可以多说说的,比如你的账号人设怎么定位的,品牌合作是怎么思考的
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