大模型算法面经-京东

得物暑期实习ai算法工程师 工程开发方向是做什么的

1. 个人bg与方向26届双非本，末9硕，一篇CCF B期刊（搜索方向，本科用来保研的），一篇CCF B会议（CV方向，登压的），一段长沙小厂实习（背着登找的），Java方向（49年入国军），最后去向：最爱的团团！2. 准备过程及投递结果2.1 二月底之前-愣头青24年的时候基本上学完了Java相关的基本的东西，比如Spring，MySQL，Redis这些，但是一直没刷题，或者说刷完了一段时间，后面又搁置了，而且过年期间也没怎么学，导致2月底的时候三大项准备情况：算法：hot100只刷了20几道八股：小林coding和Java Guide基本没看项目：实习项目和本科做的项目经不住问 之前也没面...

今天看到京东TGT这个话题，着实是又好奇了一把，去年京东的涨薪本身就让人狠狠羡慕了，这一波入局头部技术人才，薪酬目测还能再创新高！赶紧和学弟讨论了一番，整体结论是这个TGT项目还是值得观望一下的，浅薄聊聊我的想法。虽然很多大厂都有这种顶尖人才计划，京东在技术人才计划上算是起步晚了，但是这一波我还是蛮看好的，毕竟京东一向是低调闷声搞大事派的，务实的的风格也很东哥，做什么事就一定得做成了，给到的一些项目细节就能看出来决心。比如就从最直接的薪资上吧，我看TGT对外是说薪资不设上限，这一点其实就已经超过很多公司的高端人才计划了，去年我记得深信服xstar是说50w以上，小红书redstar是说年薪百万，但TGT这波敢提”不设上限“这个说法，也确实感觉出来“重金英雄帖”的诚意了，挺期待各位佬们后面能开到多少，另外就是这个项目背后的内部决心和发展机会，我记得好多年前京东就有过高端技术人才计划，只不过那个时候是面向博士的，这回这一波打开学历限制，显然是做好准备了，在本硕的校招领域也要抢头部人才了。就像外卖业务一样，快准狠地做好战略并拿到成效，这个TGT估计也是一样的决心。其次我觉得京东的AI课题很复杂，主要聚焦在电商搜索与推荐、供应链优化、金融风控、智能客服，而且每个业务都离不开京东的高质量数据，比如供应链需要库存调拨、车辆路径规划复杂的组合优化问题，这里面主要涉及很多运筹学、强化学习；电商推荐也非常复杂，不同于我们刷纯内容平台的内容推荐，会更注重交易转化，需要平衡用户兴趣和商品利润；金融风控就更需要精准，需要小样本学习、反欺诈场景下的图神经网络。如果做京东的这些课题，对业务逻辑的要求是更高的，需要深入理解零售和供应链，传统优化问题和AI结合的场景比较多，覆盖的研究方向也比较多，常见不常见的都有，我看有多模态大模型与应用、机器学习、搜索推荐广告、空间与具身智能、高性能与云计算、大数据、AI Infra、安全方向，对于各个方向的同学来说都是很好的可以结合工业界实操，验证自我技术设想的好机会。在东子这一波决心下，感觉有希望的学弟学妹真可以押个宝了，毕竟TGT第一年做，估计京东也在试水，往往早鸟有虫吃毕竟我想去也没机会了，超过毕业2年了，建议学弟学妹抓好这个机会冲！

面试问题：- （针对简历提问）你工作里主要关注哪些指标？解释一下AUC含义、计算和作用- 主流的开源大模型结构有哪些？（prefix decoder，casual decoder、encoder-decoder）- 介绍一下layernorm和batchnorm的区别？- 在机器学习里，怎么处理长尾数据和多峰数据？- 怎么解决模型的冷启动问题，你觉得LLM在冷启动方面能够起到什么作用？- 介绍一下常见的优化算法（SGD ->Adagrad ->RMSProp ->Adam -> AdamW）？优缺点- 为什么Adam不一定最优而SGD最优的？怎么理解分析？- （针对简历提问）你工作里的对比损失是怎么构造的，有什么作用？介绍常见的对比损失的公式。代码题：- 数组第K大。给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素。（力扣215原题）- 手写对比损失的计算（结合项目），并简单说了一下原理。（大概写出来就好）二面我这个是交叉面，提问的有部分设计大模型，也当然我简历上有大模型，所以问了一些llm+搜推的内容，但这部分交叉问题比较浅，能说个大概就很好，同时也有很多经典的机器学习面经问题。因为项目里提到了对标学习，所以面试官在代码考核部分让我写个示例，所以写进简历的一定要准备好（包括流程步骤，代码实现大概要清楚）。面广告算法的岗位，机器学习面经暴率很高，建议熟背，就算是看过有印象，问到的时候也会基本很稳。