字节跳动数据科学-抖音电商笔试

目前大二，本来想考研，但是好像又都说不考个92硕也没什么竞争力，而且听说408很难，我们学校上岸率也挺低的，所以又有点想直接就业。现在代码都是ai，没有技术，不知道现在应该学什么方向，数开数分都吃学历，java也都说很卷不然走测试吗

上来先问问目前有啥offer，职业规划，具体想做哪部分然后直接甩两道编程题，最小覆盖子串，合并区间1. 用通俗的话讲一下你理解的大语言模型2. Transformer里的自注意力机制大概是做什么的3. 预训练和微调在大模型里分别起到什么作用4. 你用过哪些提示工程技巧，怎么让模型输出更稳定5. LoRA这类轻量化微调的原理是什么6. 大模型训练时数据预处理一般要做哪些步骤7. 训练大模型时遇到显存不足该怎么处理8. 大模型出现幻觉要怎么排查和优化9. 上下文窗口大小对模型使用有什么影响10. 常见的大模型推理加速方法有哪些11. 你了解哪些大模型量化方案12. 大模型部署时要考虑哪些关键指标13. 用过哪些大模型相关的框架或工具14. RAG是什么，实际落地时要注意什么15. 怎么评估大模型生成内容的好坏16. 大模型微调过程中过拟合怎么解决17. 介绍一个你做过的大模型相关项目18. 大模型落地时效果和性能怎么平衡19. 平时怎么跟进大模型相关的新技术20.tcp和UDP的区别，优缺点21.怎么发现和寻找死锁AI求职实录#感觉回答中规中矩吧，两个小时后收到二面通知，嘿嘿

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“如果想要去ai相关的岗位实习，需要先学习什么内容，可以给个学习路线吗（比如先要学习什么做基础然后学到什么程度之类）。”这是很多同学想了解的问题,我浅谈一下自己的学习路线，仅供参考。阶段一：打好地基 🧱Python编程：重点掌握核心语法、数据结构和面向对象（OOP）思想。目标：能熟练使用Python解决问题，至少刷完LeetCode简单和中等难度的题目。数学基础：理解高数、线性代数、概率论的核心思想。目标：不要求背公式，但要懂原理。阶段二：迈入核心 🧠机器学习基础：学习监督/无监督学习、分类、回归等经典理论。目标：熟练掌握NumPy、Pandas、Scikit-learn这“三件套”，能独立完成一个简单项目深度学习入门：理解神经网络（NN）、CNN、RNN等核心概念。目标：推荐PyTorch框架，并能搭建一些小项目。阶段三：垂直深耕 🚀针对心仪岗位（以AI Agent为例）针对学习，了解相关岗位需求大语言模型 (LLM) 基础：核心是理解Transformer模型原理并学会如何调用GPT等大模型的API。Prompt Engineering：学习如何写出高质量的提示词，让LLM精准理解你的意图Agent开发框架：重点学习LangChain或LlamaIndex。目标：能用框架调用LLM、连接外部知识库或工具，并搭建一个简单的应用阶段四：动手实践 💻项目是简历的敲门砖！ 可以利用前几个阶段学习的内容写一个小项目，将代码上传到GitHub，并写一份清晰的README文档，可以成为你面试时的Demo。可能很多时候一开始摸着石头过河会有点迷茫，但最重要的是一定要多动手、多实践