算法面经1：大模型 金融大哥同花顺

1. 自我介绍2. 过一下你觉得最好的项目/实习。说了一个教程类开源项目，其中包括部署、LoRA微调等内容。又说了了另一个在学校做的项目，问的很细，包括我们使用Function Call做检索的流程、用langchain如何实现的，内部原理是什么。3. 下一个项目BERT相关的，问了问Transformer的原理结构，他的优点是什么，我讲的是他是不限制距离计算，有效遏制了经典RNN模型的长序列遗忘问题。问了问BERT的原理，幸好看过原论文，简单说了下。4. 下一个项目是做的Qwen SFT，训练数据如何生成的，多少数据，训练的参数，训了多久。5. 问了强化学习deepseek，我答了GRPO和PPO，问了DPO我没看过。6. medium题

1、自我介绍答：相比于一般的技术面介绍报一堆菜名，我减少了对技术栈的描述，加了点大学的学生工作经历，但是hr听完也没问我学生工作经历相关内容。2、说一下你团队竞赛的经历答：举了哈尔滨CCPC例，三人一组在一定时间内写算法题，根据通过题量排名，我在团队担当队长，主要负责贪心、并查集、模拟等算法。3、讲讲贪心算法是啥答：一下猛住了，想举个例子没举出好的，最后大白话说的就是在遍历过程中不断寻找最优解。（现在想想或许可以说苏格拉底的麦田的反例）4、讲比赛的过程答：因为比赛的题有简单题有难题，比赛开始时我们三人分别寻找并解答简单题，在比赛的中后段我们共同思考并分析一道题，最终取得了30%左右的排名成绩。...

bg：双9，2024级硕，传统工科专业，算法知识范围仅限知道一些机器学习理论，了解基本的pytorch语法，打算砖码算法岗位，计划研1下找一段实习，从今年3月初已经开始在各大平台搜索实习经验了。转码时间线：2.28开始有实习想法，但是在岗位上纠结，在后端，大模型岗位纠结。最终决定大模型岗3.1-3.7吴恩达机器学习3.8-3.21李沐深度学习3.22开始刷leedcode3.24开始做简历3.24-3.25在github上跑开源项目：BERT部署+文本分类3.25-4.1在github上跑开源项目：ChatGLM-6B部署+LLaMA-Factory微调+Prompt模板3.27注册BOSS直聘3.28参加了第一场初创公司大模型的面试，感觉面试还可以，基本上能hold住但最后也都无疾而终了，盲猜可能是技术栈不太相符以及觉着我是低年级。3.29-4.5在github上跑开源项目：Llama3-8B+RAG4.7收到三家公司面试4.7下午面试一家中厂，问题太工程，而我是凑开源项目+偏算法理论性的科研，完全经不住拷打。4.8收到第一个offer，岗位感觉偏大模型调研，拒绝。4.10收到第二个offer，离学校路程半小时+大模型核心岗，但小厂，接收。回归整个实习准备，对我个人而言其实最难的是不断细化调整方向，以及在面试pass被无数次的心态调整，但总体来说是看着自己一步步的进步。记得第一次修改简历时，我对着空白文档发呆了两个小时，如今却能快速抓住岗位JD的关键词进行精准匹配；曾经在群面中紧张到声音发抖，现在面对压力面试已经能从容展现逻辑思维。

本人zju研一在读，目前刚被导师安排到了某大厂进行科研合作实习（学术论文导向，实习目标是半年发一篇最新领域的相关论文）。由于实习形式比较特殊，所以公司不发工资，不管考勤。任务量也很少。所以萌生了再找一段实习挣点零用钱的想法。目前算法方面的成果是一篇顶会四作和一篇顶会二作（都是LLM方面的在投论文，前一篇基本稳了，后一篇还得改改）。后端方面是有一段小厂开发实习加抄的一个开源项目。所以想问问牛友们，目前找算法日常实习有机会吗，还是老老实实走开发日常实习。