华为南京研究所 招募同行者

小红书推荐算法面经一面（60min）1、自我介绍（5分钟）2、项目和一些八股（40分钟）- 模型label是什么- 这一结构为什么会有效果提升，分析- embedding怎么得到的- 简单介绍一下sim3、手撕代码（10分钟）- 最大子数组和4、反问二面（40min）1、自我介绍（5分钟）2、项目（20分钟）- 为什么模型有效果- 召回粗排和精排要解决什么问题，选一个最熟悉的讲一下未来的迭代方向- 怎么保证链路一致性3、手撕代码（10分钟）- 给链表的头结点，将其按照升序排列并返回排序后的链表4、反问虽然两次面试前几个小时，面试官都因为临时开会更改了面试时间，让人有点不舒服，但是面试官人真的都...

又又又进了小作坊，Boss上问会不会cloud，简历项目是用的微服务。他说可以去面试，到了之后妈的。在一个小区里 不给刷电梯爬了10楼，也不能说不给刷吧 我打电话说到门口了 电梯好像不能座，人家说直接上来上来就行 敲门说面试的就可以。我上你** ok这我忍了。一推门工作环境 几张桌子几个板凳员工自己带电脑。几个人在干活，这电话销售都没这么烂的环境吧。ok面试 八股啥也别说了 一点没问这个女的想让技术经理面我，但是不叼她她就硬着头皮问我，问项目主要怎么写的，我说完 她来了一句你干了什么。后面就是乱七八糟的 她看我简历可以看到什么关键字了就问一下。后面问前端 捅了前端的窝了，被拷打vue了。我答不出来，她说先休息会 我就看员工敲代码。她可能等技术经理面我，但一直不理她。突然技术经理说了一句方言，她开始面我了。把刚才问的又问了一遍，质疑我的学校。无语了。最后说好了走吧就到这吧。没有反问环节 我也不想问了 想立马走。无语了，小作坊

人生第一个offer，从此成为节孝子字节timeline:12.29  一面12.30  二面  hr面12.31  ocmomenta:12.25  一面12.30  二面 oc从刚开始面小厂被无情嘲讽，到一天拿下两个大厂offer，中间经历了好多好多困难和挫折，感谢一路上帮助的 人，感谢没有放弃的自己。再见2025，加油2026！

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...