五月offer统计

总时长 56分钟开头常规自我介绍，做了ppt。看网上说总时长最好不要超过3分钟，所以一开始讲的很快，但汇报到我的研究工作的时候，面试官打断了我，并提出了几个问题。我一一解答。之后就是重复这个过程，直到ppt讲完。至此已经将近过了40分钟。总的来说这部分不是很难，提的问题我也都能回答出来。但感觉是因为我没有别的项目经历和实习经历，面试官为了避免尴尬，所以刻意的在这问一些问题。之后就是关于coding的一些问题：问python中的生成器是什么？我不知道，诚恳道歉。问c++中，push_back和emplace_back的区别？之前看过相关的内容，但记不清具体的术语，只记得emplace效率更高。所以就笼统的说了一下，push会复制数据，emplace直接在内存空间中构造对象，emplace的效率更高。最后手撕代码1.手写self-attention。之前还专门练过，可惜太久没看，忘完了。最后只写了个大概，没写多头的部分。2.手写二分查找。这个小case。1分钟就写完了。但是估计我的二分查找的写法面试管不是很熟悉（毕竟有很多种版本），面试官让我看一下我写的会有什么问题，我仔细看过之后，感觉没啥问题。就回答说：应该没啥问题，这个模板之前也用过很多次了（他知道我简历上有很多ACM的奖项），然后面试官就没说啥了。反问环节进去后具体是做什么的，会有人带吗？ 实习时工资会有多少？

目前有两个大模型offer，纠结要选哪个1、美团-业务研发平台-keetabase北京，有商家供给侧、用户理解和广告三个方向可做，其中商家供给侧这个方向目前都用大模型实现，业务场景有供给理解，选品，素材生成优化，智能化应用等等，进去之后应该选这个方向，技术包括但不限于微调、agent、其他两个方向llm含量不一定高。2、腾讯-csig-腾讯地图base深圳，业务场景有ai对话助手（智能问答客服，做旅游路线规划啥的）、还有信息位置服务（商家店铺选址），to c的业务是内容运营（根据用户轨迹做本地服务的个性化推荐），也是用大模型去实现，hr说往年转正率至少五六十业务场景个人会偏向美团点，因为大概率...

0421实习项目：1. 线程池的参数设定、队列容量等，是根据什么原则确定的参数2. 知道哪些延迟队列的实现，最终为什么选择Redission作为延迟队列？3. 如何理解支付耦合度高？如何设计策略模式接口中的方法，以及方法的参数RAG项目：1. 项目的实现框架是什么？2. 对于PDF的parser和spiltter，设定的baseline是什么，最终讨论出的方案是怎么样的，对比baseline，使用了什么指标评价分块的好坏，提高了多少量化指标？3. spiltter的具体策略是什么，如何对文本进行切分的？4. 选用了什么embedding模型进行嵌入的，有对比过其他模型吗？5. 对于问题的重写，prompt是如何进行设计的，如果用户只是简单的提问，如何进行重写？6. 分层检索是怎么做的，baseline设定是多少，提升了多久的耗时？7. 讲讲对于召回后的重排策略。算法题：1. 螺旋矩阵2. 最长递增子序列

约的15：30.面试官得等到30好几才到，可能是最近在校招。自我介绍第一个项目介绍对无人机项目进行拷打指针和数组的区别Spi波特率（不懂，之前一直使用的是cubeMX，没注意到波特率）6050得到什么数据、有什么用。一阶低通滤波怎么处理。经典反问（问了实习生岗位多吗，回答还挺多的，问了实习生怎么培养，回答分三个阶段培养，有导师带入门）问了转正机会打吗，回答看表现。实习体验不是很好，面试官迟到，且面试很快，有点感觉像是KPI面，面了20分钟不到，面试过程还是有点紧张。