信也科技也offer了(已拒)

27毕业硕，3段实习经历，5国奖，暑期一个厂约面的都没有，求大佬帮忙指点一下简历，有哪个好心中大厂hr 能捞一下吗，可立即到岗gang

这场做的真不如上场了，三个编程题，前两个超时，第三个都不想看了

当时我的目标是刷题一周通过面试，总共可以给到的学习时间大概是4小时×7天=28小时。在此之前嘛，基本是没打开过力扣这个网站的水平。Step 1：看课（灵神tql）去B站上看灵茶山艾府的《基础算法精讲》，总时长270分钟左右。因为没时间全看完，我会按照下文中的分类有重点地看，非重点的地方部分2倍速看。个人觉得0基础不建议直接上手刷题，一道题都别刷，很浪费时间。LeetCode这种东西还是比较套路的，直接看课就会很有帮助。看课的过程中遇到没听懂的概念，就随手问一下AI——“用大白话解释一下什么是滑动窗口”“动态规划到底和递归有什么区别”。AI的好处是能换着花样给你讲，有时候老师讲了一遍你没懂，AI换个角度说你就突然开窍了。这一步不用花太多时间，卡住了就问，问完继续看课。Step 2：力扣刷题+了解时空复杂度的计算我刷的题单是LeetCode Hot 100，但我只刷了其中的30道，再加上寻找峰值、快排、有障碍路径DP等常考题，总共在40道左右。分类刷，从Medium到Hard。同一类中的Medium如果能够举一反三，就可以少刷几道。比如会了0-1背包问题，就可以不用写打家劫舍啦。我的刷题顺序：T0（very常考，思路明确、刷起来快）：双指针、滑动窗口、二分查找、动态规划、多维动态规划T1（思路重要且常考）：图论、回溯链表、二叉树：常考、思路简单、刷起来快，但ACM模式输入难写T2：剩余其他刷题的时候也要用AI灵活辅助：每做完一道题，把代码和思路贴给AI，让它帮我看看时间复杂度算得对不对、有没有更优的解法、如果换个数据规模会不会爆。AI不会直接替我刷题，但它可以当我的代码审查员。把做错的题也整理给AI，让它帮我总结这类题的共性规律——“这三道题都是滑动窗口，它们的边界条件处理有什么共同点？”有时候我自己总结不出来，AI一归纳就清楚了，比手动整理快很多。最后再搜搜要面试的公司面经，看看他们爱考什么，针对准备一下。还有，别忘记关注时空复杂度的计算哦，面试可能会问到的。Step 3：重复+熟悉ACM模式下的输入输出今天刷完的题可能明天就忘了，所以要经常重复。而且面试的时候很容易紧张，有时要靠肌肉记忆来写。我会把错题本定期扔给AI，让它随机抽几道题让我口头复盘——我来说思路，它来判断对不对。这种低成本的重复比重新敲一遍代码效率高很多，通勤、排队的时候就能搞，不用专门坐下来写代码。ACM模式下输入输出也很重要，别力扣刷多了只会写核心代码，面试就傻眼了。可以去搜代码随想录的ACM输入输出文档，其实需要记住的输入输出格式也没几种。最后一点“理解题目思路，使之能够在新题中被复用”是速成的核心思路。速成是不适合背题的，所以吃透有限的题 > 做更多的题。对了，AI还有一个用法我差点忘了提——如果你有一道题反复看答案都看不懂，可以让AI给你出两道同类型的简单变体，先做简单的再回来看原题，往往就通了。这个办法我用了好几次，挺管用的。（某一轮面试的时候还是被一道没见过的Hard题制裁了，不过靠我自己刷的“LeetCode Hot 40”，我也给出了两种解题思路最终蒙混过关。有时间还是建议把Hot 100都刷完，刷熟了还可以看看高频面试150。）

日期：2026.3.26时长：约40mins面试官：算法工程师（也许是）面试岗位：算法工程师 实习岗工作地：上海内容1 面试官自我介绍2 （我）自我介绍（追问）实习时长？视实习jd而定，对于……，实习期大概在4-5个月3 简历询问a 学生期间的学习经历有什么？i  本科还是硕士？——》都介绍一下ii 本科期间学校对我们专业的培养目标是……，所以我们会学数学、化学、英语、机械、力学、……。在研究生期间，主要学习的课程可以自行选择，我的主修课程主要包括环境感知、智能导航、传感器、ai及深度学习、数学等课程，研究生的主要研究方向就是……。b 我看你的实习经历有一段……，当时就已经在做agent开发了吧？i  我认为严格意义上那不算agent，当时agent也没有现在这么火，更多的还是一个对内的ai助手demo开发，在功能上基本可用。b（追问）那你对ai了解多少，与llm和agent相关的这些。ii 对于llm还有agent的一些基本原理的概念性东西还是有一定程度了解，比如loRA微调、RLHF（是这个吗？其实我不太记得住这个词，可能当时说错了）、数据集、无监督学习、rag、a2a、skills、tool，Transformer等等。但是如果您问我我具体了解程度，那我只能说基本不了解。因为在我的预估和前期规划中，我的实习期从五月开始，这些东西的学习计划是放在四月的（确实是这样规划的）。那么在这之前，我主要做的是我的毕设和一些基础的学习，比如说强化学习的数学原理、经典强化学习算法、Attention、深度学习底层原理等等。之所以这样规划是因为这些东西是介于我毕设和预估中的实习涉及到的技术落地间的重要知识，需要有层次的递进学习，其次是我需要毕设做到一定程度导师才放实习，因此我的毕设进度大概是……。c 介绍一下你最了解的项目。i  我最了解的是我的毕设……。其中我这也是结合prompt engine做的，其中用于项目开发的skill也开源了。c（追问）你为什么选择PPO而不是其他的模型？你有做过对比吗？ii 我选PPO的原因很简单，首先是PPO相对来说非常成熟，其次是它对超参数不是那么敏感，这样我可以不太用耗费很多时间去调参，此外，ppo的代码实现相对来说也比较简洁，能有效减轻我的工作量，最重要的一点是ppo的鲁棒性相对较强，这个是我比较看中的，因为……。对于其他模型而言，比如TRPO，没记错的话TRPO的一大优点在于其理论上能保证策略性能的严格递增，这点也是很重要的，但是没记错的话，TRPO中有个温度系数还是什么超参数，这个超参数对最终的策略提升有重大影响，如果这个参数没调好，容易让策略走向在最优解附近大幅震荡或无法学习的两个极端，这其实是我不希望出现的。毕竟计算机计算精度始终有限，因此我选用一个算法的目的之一在于在有限的计算时间和计算资源的限制之内能最逼近和无线逼近最优解，因此尽管PPO在理论上的收敛性不如TRPO严谨，但是从实际表现来看ppo反而好不少，他就是我需要的算法。c（追问）你的项目不使用数据集来训练对吧？比如那种生成的数据是无法应用到你的项目中的？iii我的项目可以用数据集，强化学习有通过数据集预训练或者需要采样数据的算法，但是，但是，如果使用数据集，我怎么保证我采集到的数据比强化学习自己的策略更好呢？换句话说，这些数据集需要我再环境中自己去采集，人具有主观性，我不能保证我采集到的数据是没有偏差和人的主观偏好在其中，如果基于有偏差的数据进行训练，那么如何保证最终训练出来的策略是最优策略呢？当然我不是在否定这种方法，现在有很多基于数据集驱动的强化学习，若我采用了这种方法，我就需要考虑……系列问题，这会让我毕设的体量爆炸……。因此，在实际中应该结合现有条件进行选择，最适合的才是最好的。4 手撕一个字符串中包含空格和数字，要求不产生额外存储空间的情况，把所有的数字换到左边，同时字符串长度不变（空格放到末尾保留）。忘了这是力扣哪个题，用了双指针的思路，思路对的但是跑不过用例不知道为什么。5 反问a 算力资源？i （面试官所在的团队）有几张gpub ai coding额度资源？i 这些问问llm就行，实习生估计是没有的（我其实无所谓，常年开的有自己的coding账户）c 组织架构？或者团队的主要工作内容是？i （估计是组织架构不便透露）工作内容：i）基于cv的……检测ii）基于ai的……检测iii）基于ai llm的知识图谱构建（听到这眼前一亮）---------分界线---------大约面试结束30-40分钟左右接到hr电话电话内容总结：1 面试官那边总体满意2 jd是……（听到这觉得jd可以去）3 入职时间及实习期（算了一下，可以去）4 薪资5 手头offer确认（表明0 offer，给了就去，期间也会面其他公司，毕竟我知道这个实习岗没有hc，但打包票的是期间我不会跳走）