4.2腾讯wxg暑期二面

一面（1小时30分钟）：上来先做题1. 手撕AdamW2. 手撕无重复字母的字串（hot100）3. 出了两个题都是对数据库的操作，我以为是让写大模拟，写到一半结果面试官告诉我是用sql写🐱，不会遂罢。4. 面对海量数据的时候怎么对数据进行处理，比如说去除掉敏感词等等，面对海量数据会出现哪些问题，该如何去处理5. 介绍发表的顶会论文6. 介绍Q-learning和DQN二面（2小时30分钟）实习乃至秋招面的最久的一轮面试了，从晚上七点多面到十点，最后人都麻了🥵，面试官估计要下班了结束了面试🐱1. 介绍论文，主包是做强化学习相关的，围绕问了很多强化学习算法（GRPO，PPO，reward model)，介绍马尔可夫决策过程。2. bf16、fp16和fp32，并进行计算。3. lora微调的细节，量化相关知识然后开始漫长的手撕过程🥵4. 手撕ppo5. 算马尔可夫决策过程的γ阈值，我感觉是个无穷级数？6. 算模型sft的参数量大小及显卡利用率7. 是否重合链表（hot100）8. 如何使得一个输入向量x在经过一个或多个全连接层后，其输出向量y所在子空间基底尽可能接近标准正交基三面（面委会面）（30分钟）1. 介绍第一篇顶会论文（共享屏幕）2. 介绍第二篇顶会论文3. 不同强化学习之间的区别4. 和使用强化学习训练大模型相比，使用强化学习训练小模型需要做出哪些改变hr面（30分钟）常规的hr面问题，主要问来wx的意向。感觉前几面比较侧重技术细节，面委会感觉就比较侧重聊未来技术的发展，个人感觉前几面的压力比较大😼📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

有个真相可能不符合大家的认知：AI不是牛马打工人的好朋友，而是打工人的天敌。原因很简单：AI让管理者重新思考员工的工作价值，可裁可不裁者必裁。打工人真正应该关心的从来就只有自己在老板心中的工作价值。这其中还有个认知的代沟：假如一个人在之前完成一件工作要5天，ai提效后现在只要3天，但是老板觉得现在ai这么强大，半小时就应该搞完的事你为什么还是要用这么久？是不是你不会用ai?不肯懂脑子去学习ai?企业这样子下去会不会被淘汰？再代入老板的视角：ai这么强，原来3个人才能完成的事现在1个人就能搞定，那公司为什么还要留着2个闲人？一个冷知识：一个员工的企业用工成本大概是他薪资的1.4倍，裁员后会把用工...

AI编程题没用过这么难用的AI冒烟用例一直过不了，心态崩了。AI题时间花费太多导致最后留给算法的时间不多了，不然感觉可以a出来的

美团骑手面经：考核能不能 30 分钟送 5 单； 星巴克咖啡师面经：拉花角度差 5° 直接挂； 大厂保洁面经："请用 SWOT 分析厕所打扫流程"； 牛客作为面经的"宅基地"📜，这一次不走寻常路！诚邀大家来这里脑洞大开！ 没有不能写面经的岗位，万物皆可发面经！ ✍️ 全网征集以下内容（3 选 1 即可） 🤣 方向 ① 离谱有梗的面经 任何"你觉得离谱但其实合理"的岗位面经都行：  「我面试了胡同遛狗员，被狗 HR 看了一眼就挂了」 「寺庙运营官面经：考核大悲咒背诵速度」 「海底捞服务员一面：让我表演给一桌人唱生日歌」 「奶茶店店长...