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腾讯-混元大模型面经-华5硕-主页内tui❗❗腾讯26届春招提前批/26届暑期实习生/日常实习生/25届补录招聘启动 | 所有专业类型均有岗位🏅中国民营企业500强排行榜第6位【在招岗位】1. 技术类：软件开发、技术运营、安全技术、测试与质量管理、技术研究、解决方案与服务、硬件开发2. 产品类：游戏产品、内容制作、通用产品、金融产品、项目管理3. 设计类：游戏美术、平面交互4. 市场类：战略投资、市场营销、公共关系、销售拓展5. 职能类：财经分析、人力资源、法律与公共政策、行政支持【招聘范围】应届生（24届、25届可投）、实习生（在校生可投）、青云计划（23届/24届/25届博士、24届/25届硕士）【网申链接】https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw腾讯-混元大模型面经-华5硕部门与岗位：TEG - 混元大模型团队 - 大模型对齐一面自我介绍，过实习，讲论文，论文过的比较细，有说的笼统的地方面试官会实时进行询问交流了解哪些大模型，简要挑一两个介绍一下，当时说了 Qwen 和 DeepSeek，然后面试官又问了这两个有什么区别接着上一问，为什么大家都开始探索 MoE 架构，MoE 相比 Dense 有什么好处在之前实习的时候用 LoRA 微调过 Qwen，于是问了有没有全量微调过，有没有对比过两者的性能表现讲一下大模型训练和推理的流程，SFT 和 RLHF 的作用分别是什么在 RLHF 中，目前主流的强化学习算法有哪几个，写一下损失函数的表达式代码：22. 括号生成代码：多头自注意力一面问的八股还是比较多的，问的也比较细，而且还写了两道代码题，整个面试花的时间也比较多，大概一个半小时左右二面自我介绍，过实习和论文，面试官会一起进行探讨，包括工作的动机、贡献和结果，也会提一些问题和建议之前实习用 DeepSpeed 微调过 Qwen2-72B，于是面试官问了 ZeRO-1，ZeRO-2，ZeRO-3 三个模式的区别当时你用 DeepSpeed ZeRO-3 来微调 Qwen2-72B，每一张卡占用的显存大概是多少，估算一下为什么是占这么多的显存除了 DeepSpeed，还用过其他的什么优化方法吗我看你也用到了 LoRA，知道 LoRA 的原理吗，A 和 B 两个矩阵怎么初始化，有了解过其他的初始化方法吗对 RLHF 了解的多吗代码：3. 无重复字符的最长子串二面更多的是结合具体的工作来问的，从用到的东西来引出问题，问的也比较灵活。当然因为部门主要是做对齐的，所以也大概聊了聊 RLHF三面自我介绍，挑一个觉得做的比较好的论文和实习讲一下，面试官问的比较详细，为什么选现在这种方案，为什么 work，其他方案有考虑吗在微调 Qwen 的时候，数据是怎么构造的，有用到什么数据清洗方法吗，数据配比是怎么做的讲一下 RLHF 的流程，之前有用 RLHF 做过模型对齐吗在做对齐的时候，为什么 SFT 之后还要做 RLHF，只用 SFT 可以吗知道哪些强化学习算法，除了 PPO 和 DPO 这些呢，DeepSeek 用的 GRPO 相比于 GPT 的 PPO 做了哪些改进开放题：对目前大模型的发展有什么看法代码：零钱的两个题 322. 零钱兑换518. 零钱兑换 II三面面试官更聚焦于对齐这一块的内容，考的比较深。由于之前没有接触过强化学习，答得还是比较吃力的，不过面试官还挺好的，会一起讨论来做引导四面自我介绍，过论文和实习，问的也比较细，这里能明显的感受出来面试官的视角更系统，会把这些工作串起来问我看你简历上没写 RLHF，平常有用过 RLHF 吗推导一下神经网络反向传播的过程一道排列组合的概率题开放题：你觉得大模型目前还有哪些可以改进的点四面整体更看重思维和基础，没有考察什么八股总结一共四轮技术面，整体来说强度比较大，对于大模型八股的考察比较细，对大模型的理解问的也比较深刻，包括一些数理逻辑基础，考察的比较全面腾讯-混元大模型面经-华5硕-主页内tui腾讯-混元大模型面经-华5硕-主页内tui❗❗腾讯26届春招提前批/26届暑期实习生/日常实习生/25届补录招聘启动 | 所有专业类型均有岗位🏅中国民营企业500强排行榜第6位【在招岗位】1. 技术类：软件开发、技术运营、安全技术、测试与质量管理、技术研究、解决方案与服务、硬件开发2. 产品类：游戏产品、内容制作、通用产品、金融产品、项目管理3. 设计类：游戏美术、平面交互4. 市场类：战略投资、市场营销、公共关系、销售拓展5. 职能类：财经分析、人力资源、法律与公共政策、行政支持【招聘范围】应届生（24届、25届可投）、实习生（在校生可投）、青云计划（23届/24届/25届博士、24届/25届硕士）【网申链接】https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw腾讯-混元大模型面经-华5硕部门与岗位：TEG - 混元大模型团队 - 大模型对齐一面自我介绍，过实习，讲论文，论文过的比较细，有说的笼统的地方面试官会实时进行询问交流了解哪些大模型，简要挑一两个介绍一下，当时说了 Qwen 和 DeepSeek，然后面试官又问了这两个有什么区别接着上一问，为什么大家都开始探索 MoE 架构，MoE 相比 Dense 有什么好处在之前实习的时候用 LoRA 微调过 Qwen，于是问了有没有全量微调过，有没有对比过两者的性能表现讲一下大模型训练和推理的流程，SFT 和 RLHF 的作用分别是什么在 RLHF 中，目前主流的强化学习算法有哪几个，写一下损失函数的表达式代码：22. 括号生成代码：多头自注意力一面问的八股还是比较多的，问的也比较细，而且还写了两道代码题，整个面试花的时间也比较多，大概一个半小时左右二面自我介绍，过实习和论文，面试官会一起进行探讨，包括工作的动机、贡献和结果，也会提一些问题和建议之前实习用 DeepSpeed 微调过 Qwen2-72B，于是面试官问了 ZeRO-1，ZeRO-2，ZeRO-3 三个模式的区别当时你用 DeepSpeed ZeRO-3 来微调 Qwen2-72B，每一张卡占用的显存大概是多少，估算一下为什么是占这么多的显存除了 DeepSpeed，还用过其他的什么优化方法吗我看你也用到了 LoRA，知道 LoRA 的原理吗，A 和 B 两个矩阵怎么初始化，有了解过其他的初始化方法吗对 RLHF 了解的多吗代码：3. 无重复字符的最长子串二面更多的是结合具体的工作来问的，从用到的东西来引出问题，问的也比较灵活。当然因为部门主要是做对齐的，所以也大概聊了聊 RLHF三面自我介绍，挑一个觉得做的比较好的论文和实习讲一下，面试官问的比较详细，为什么选现在这种方案，为什么 work，其他方案有考虑吗在微调 Qwen 的时候，数据是怎么构造的，有用到什么数据清洗方法吗，数据配比是怎么做的讲一下 RLHF 的流程，之前有用 RLHF 做过模型对齐吗在做对齐的时候，为什么 SFT 之后还要做 RLHF，只用 SFT 可以吗知道哪些强化学习算法，除了 PPO 和 DPO 这些呢，DeepSeek 用的 GRPO 相比于 GPT 的 PPO 做了哪些改进开放题：对目前大模型的发展有什么看法代码：零钱的两个题 322. 零钱兑换518. 零钱兑换 II三面面试官更聚焦于对齐这一块的内容，考的比较深。由于之前没有接触过强化学习，答得还是比较吃力的，不过面试官还挺好的，会一起讨论来做引导四面自我介绍，过论文和实习，问的也比较细，这里能明显的感受出来面试官的视角更系统，会把这些工作串起来问我看你简历上没写 RLHF，平常有用过 RLHF 吗推导一下神经网络反向传播的过程一道排列组合的概率题开放题：你觉得大模型目前还有哪些可以改进的点四面整体更看重思维和基础，没有考察什么八股总结一共四轮技术面，整体来说强度比较大，对于大模型八股的考察比较细，对大模型的理解问的也比较深刻，包括一些数理逻辑基础，考察的比较全面

推荐理由：途游这几年不仅仅棋牌和捕鱼大丰收，在微信小程序上也有多款成功作品，整个公司现金流非常好 所以招人的时候非常舍得给钱，年终应该也是14,15薪起步。当然途游由于是北京的公司， 所以对于学历要求会比较高。所有休闲、棋牌、捕鱼、小游戏赛道的同学，可以考虑途游 三月中了还捡漏薅到公司的新年礼盒羊毛🦙 谁是幸运宠儿我不说 公司没有食堂但是部门“包饭” 神仙领导们三天两头请吃饭是种什么体验 四舍五入包三餐啦家人们 公司每周还有例行水果日每月都有集体下午茶 豪华高层可以看到绝美日落🌅途游游戏2025届秋招开启【关于途游】途游游戏成立于2013年， 服务于全球十余亿用户，是中国领先的互动娱乐供应...

在面试和工作中，有效地表达自己的硬实力（即专业技能和知识）是至关重要的。这不仅能帮助你展示自己的能力，还能让面试官或同事更好地理解你的价值。下面是一些具体的方法和技巧，帮助你将硬实力更好地传达：1. 理清自己的硬实力首先，你需要理清自己的硬实力，明确你掌握的技能和知识，包括：编程语言：如 JavaScript、HTML、CSS、Python 等。框架与库：如 React、Vue、Angular、Node.js、Bootstrap 等。工具与技术：如 Git、Webpack、Docker、Jest 等。项目经验：具体参与的项目及角色。相关证书：如相关的专业认证、课程证书等。2. 使用量化数据通过量化来表达你的成果会让你的能力显得更加具体和有说服力。具体数字：如“通过技术优化，将页面加载时间减少了30%”或“在项目中提高了代码复用率，减少了50%的开发时间”。项目规模：描述参与项目的规模、影响用户数量等，例如“参与了一个月活跃用户超过10万的电商平台开发”。3. 采用 STAR 方法在回答相关问题时，采用 STAR 方法（Situation, Task, Action, Result）能够有效组织你的表达：Situation（情境）：描述面临的具体情境。Task（任务）：你在这个情境中需要完成的任务。Action（行动）：你采取的具体行动和使用的技术。Result（结果）：最后的结果和影响，可以用量化的结果来描述。4. 结合具体案例举例说明自己的硬实力能够让听众更清楚你的能力与经验：成功案例：分享一个你参与的项目，描述你使用的技术、解决的问题和取得的成果。团队协作：强调你在团队中的角色，如何应用你的技能提升团队协作效果。5. 强调学习与提升表明你对技能提升的重视也是一种硬实力的体现：https://www.nowcoder.com/issue/tutorial?zhuanlanId=j572L2&uuid=d3520e4b0ad640008bc5305fd6838a1c

薪资💰：200R/day+每月1500R的房补（直接发放），哪怕是在魔都感觉也不低了！ 福利🧧：咖啡自由+洗碗机+健身房+唱吧（真的没想到在公司也能练歌哈哈哈）。 三、工作体验 办公环境：环境真的很nice！因为曼伦有很多运营的品牌，每层楼的装修和软装都会有对应不同的风格，也能看到不同楼层的文化展示（比如17楼的杜蕾斯主题健身房；20楼的荣誉墙等）。还会有休闲角、图书角和露台给员工休息用🛏️ 工作内容：目前在前台支持我的mentor及部门其他工作。一个多月来接触到了迎接访客、上架快递和采购物资等等，工作相当一部分还是围绕着内部同学们的需求为主~ 工作氛围：超理想的氛围😌因为在前台会接触...