地信测绘遥感类国企入职三个月的岗位说明书

这场面试整体体验很完美，面试官很好，后面大量的时间在介绍公司和成长规划，最后也是如愿以偿的过了1.自我介绍2.开发语言擅长哪一种，我回答的python2.python中列表和元组的区别3.你经常用python哪个库4.pandas对数据分块的方法5.场景：用pandas独立开发一个异常重置的功能块，你会怎么设计6.数据库查询返回速度较慢，你会怎么优化（常见八股）7.用过哪些bi工具，主要涉及哪些业务模块8.一些实习项目的拷打，数据倾斜之类的面试官介绍公司业务和我需要做的，体验真的蛮好，我有些疑问都耐心解决了，最后也通过了，春招迄今为止收到offer最想去的公司

求问京东二面问了15min不到，而且只问项目，是KPI面吗😥

八股原理 1. 请介绍 Transformer 的结构组成及各部分作用2. 如何降低 Transformer 的计算复杂度？常见的稀疏注意力变体有哪些？3. LoRA 微调的原理是什么？秩 r 的选择会对模型表现产生什么影响？4. KV Cache 是什么？为什么能极大地提升推理速度？5. RAG 完整流程，构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响？6. 微调时的训练数据是怎么构建的？如何保证样本多样性和质量？7. 在 RAG+知识图谱的 Agent 系统中，知识图谱更新的机制是怎样的？如何保证实时性？8. 训练 LoRA 模型时，你是如何选择冻结层的？依据是什么？9. 在高并发查询 Agent 系统中，你会如何优化召回和生成阶段的延迟？10. 大规模 Agent 系统在多线程/多进程场景下的资源调度策略如何设计？11. 如果在 GPU 资源有限的条件下同时提供推理和微调服务，如何做资源分配和任务调度以保证时延和吞吐？代码题12. LeetCode 15 三数之和

自我介绍以后开始拷问：项目：1，如何做到筛选视频困难样本的（只有这个答得有点曲折，也记不清项目里面是怎么做的了，其他答得还好的都记不清了，后面也知道了这个经历和公司业务内容强相关）八股：A。面试官说先从Python基础问起（问之前还确认了我用C还是用Python）：1，Python里面可变对象跟不可变对象的一个区别，及其含义，以及模型训练当中怎么用2，Python里面可变对象包括什么，元组算不算可变对象3，对上一个的follow up：可变对象和不可变对象的本质区别？也即list能不能作为哈希表的key？（可能因为上一个问题答得隔靴搔痒没有切中面试官的心意）4，什么是全局解释器锁GIL，在这种情况下怎么进行多线程编程5，什么情况下会用多进程什么时候会用多线程6，多进程之间做并发的话怎么去做数据共享以及同步互斥（一开始自己回答了Lock，后来面试官提示是多线程之间做的并发，于是端上了Event和Semaphore Quene等）7，了解过Python装饰器的作用吗，在代码里面有没有用过，它的原理是什么8，Python在数据处理当中常见的性能优化手段9，10个T的视频数据浏（浏览数据或者点赞数据），想去统计这些数（每个视频的观看人数和点击人数）。这个东西用Python来写的话，会怎么去写（后续补充：在本地的机上面处理，而不是说用分布式那种那个来处理。10个T还不至于一定要上分布式）B，计网：1，HTTP跟HTTPS区别和联系C，数据库1，了解数据库事务吗，简单讲讲2，LEFT JOIN 和INNER JOIN的区别（但是本人对数据库实在不熟不知道有没有听错问啥……）D，大模型Transformer里面会用那个Flas Attention跟那个Paged Attention去优化，它们的那个区别跟那个原理是什么代码手撕：最长回文子串，不过是直接返回子串面试官看我补全代码以后捉了点bug就没说别的了，问了问时间复杂度以及有没有比动归更好的解法（此外我听过一个说法，说如果面试官直接问你hot100原题就是很想招你进来了，我不清楚）反问环节：1，这个实习岗位具体做什么？业务场景是什么？——主要围绕 TikTok 直播的音视频内容理解与标签体系建设。在连麦、试音等场景下，对内容进行识别后自动打玩法/分类/风格等标签。目标是提升标签质量（准确率/覆盖率等）并推动自动化。工作会包含线上推理服务与工程链路设计，配合策略/算法团队做模型与策略调优2，使用什么模型对数据打标签？开源还是闭源？——同时会做开源与闭源大模型的对比实验，效果好的方案会通过实验与切流获得更多流量。根据内容来看感觉这个应该是加了AI调用和提示词工程的python后端开发，整体更偏工程，也无怪乎大模型这块也就问了这么点btw喜茶的提拉米苏浓巧好喝