字节Data-电商多模态

1h 0. 面试官介绍部门，问你是准备走校招还是走实习转正，说实习转正流程会短，我说不接受实习转正，走校招1. 自我介绍2. 你说的指标平台，它能确保指标口径一致嘛？ （这里陷入了自证陷阱，完全没想到要进一步思考，需拆分到原子指标的八股上）3. 数仓建模的理念说一下4. 你提到了Flink，你在Flink使用中经常用到的算子有哪些？5. Flink窗口计算了解嘛？6. Flink的数据流延迟怎么解决？7. 你也说你了解Spark，Spark执行一条语句的过程讲一下？8. 数据倾斜的现象以及优化的方法？9. 给你一个具体的场景，count(distinct)你在工作中会怎么优化？10. 你的职业规划11. 能抗压嘛？12. 手撕：数据流 做法是lag函数+分组，很简单反问：1. 优化点2. 喜欢什么样的人3. 强度一面完立刻通知通过，约二面

DeepFM 的原理是啥？它的输出是怎么处理的？Qwen-VL 是怎么压缩图片 token 的？长上下文一般怎么处理？多模态大模型里，图片和文本的 token 是先处理哪个？处理方式有啥区别？聊聊 3D 并行和 DeepSpeed？讲讲 SFT 和 RLHF？原理是啥，有啥区别？1. 找出一个数组里严格递增的最长子串。2. 找出字符串里最长的不重复子串，并计算它出现了多少次。

练面试很合适

因果模型：1. 给你两条数据，怎么评判哪条好哪条坏？2. 后门原则是啥？3. DragonNet 是怎么保证输出的单调性和一致性的？4. DragonNet 的损失函数都由哪几部分组成？里面的正则化项是啥意思，有啥用？多模态大模型：5. Transformer 里为啥要除以根号 d？6. Qwen2-VL 的微调，详细讲讲？7. 多模态里，图像处理用了最大池化，那反向传播的时候要怎么处理？8. Dropout 在训练时丢掉的那些神经元，推理的时候会用上吗？9. CLIP 的 batch size 是多少？10. 大模型里的 temperature 参数能控制复读、增强多样性，背后的原理是啥？手...