小红书大模型应用运营面经

1. 京东：数据应用工程师(某策略运营)，(N+7) * 20，年包50w+，业务非核心（增速还行），强度9-9-52. 字节tiktok shop：数据科学，N*15，年包30w+，东南亚方向，具体业务线待定，强度预估10-10-5京东的landing会更熟悉，业务不是核心但这一两年增速很快，也会兼顾负责大模型测评内容，团队氛围也还不错，压力也挺大；字节tt shop有可能会是用增相关的内容，感觉tt国际电商的业务前景会更不错，东南亚线的基建也不会太多，但网上tt shop的风评不太好，而且年包差20多万也太多了，base也低不少，感觉很对不起面试这么多轮的艰辛。。。怎么选好呢

sql实现连续登录问题，主要考察窗口函数的应用sql实现排序问题，主要考察复杂排序问题另外在面试中必问数据倾斜问题的解决方案，以及日期函数的使用

1.实习项目介绍和提问。2.对一份数据在某个场景下进行分类/识别/检测，用大模型有什么方法可以做？3.如何对AIGC的文本进行评估？4.幻觉如何解决？真实性如何评估？5.RAG过程中索引可以做哪些优化？6.kl散度表示的是什么。7.反思机制是什么做的？为什么要用反思？8.ppo中kl散度的作用。9.手撕kmeans10.实现一个简单的mlp，从csv读取数据。

何德何能收到字节的面试……结果不重要新鲜的，刚面完。1.自我介绍2.看到你过往实习经历都是软件实习相关，为什么投递这个岗位3.为什么不去更大的城市4.过往技术没有运用到现在的岗位上，你如何看待5.谈谈你对这个岗位的理解和认识6.对大模型的理解？7.看我有java经历，问了个java为什么是跨平台的8.prompt怎么编写优化9.问迭代策略 最后怎么形成业务验证闭环这样（这个感觉答的最不好，也是最后一个问题）10.对直播场景如何进行反作弊识别11.灰黑色产业有哪些？你在日常使用中有没有遇到欺诈场景？面对不同人群有哪些场景存在风险12.在实际工作中会和技术团队进行交流，如果我们这边紧急需求但技术团队那边也有他们的紧急工作无法及时完成我们的任务需求，怎么办？13.在运营过程中，也会面对海量数据处理，对一个excel表格里的数据你怎么进行一步步分析和总结处理？14.你刚刚提到大模型上下文分析，那大模型是怎么如何进行上下文分析和记忆的？底层机制是什么？15.我们这个岗位对大模型底层和代码等也有一定要求，谈一下你的认识和理解，知道多少？16.对刷单刷弹幕刷热度等行为怎么进行抓取和判断17.对各个类型的直播有哪些策略进去评估和分析还有一点忘了总体来说关于迭代策略答得最不好，其他专业问题我都尽量去扩展和表现我的认识和理解，问的问题层层递进，需要思考空间，有点磕磕巴巴。😩没有任何相关经验，其实能接到这个面试也是超级惊讶，也不是自己主动投的😂反思：1.下次在回答之前可以说适当有个思考时间，回答的时候更加从容，即使说的不对，但又怕长时间停顿大脑会宕机，想问牛友们是如何解决这个问题的？2.表述时减少“可能”“大概”这些描述词，一点一点分点来答，不会显得混乱。但面对没有把握的题目会显得底气不足，也是心理很难过去的一关了。