华为 智能汽车解决方案BU 实习生招聘

华为智能汽车解决方案BU招聘实习生啦!

领域:软件/硬件/算法/芯片;

地点:上海/杭州/苏州/东莞;

提供实习生岗位如下:

1. 软件工程师(嵌入式软件开发 & 通用软件)

2. 硬件工程师(机电一体化,电源,逻辑,单板硬件开发,器件工程,硬件测试等)

3. 算法工程师(软件算法 & 媒体算法)

4. 结构与材料工程师(光学设计,材料)

详情可参见:
https://mp.weixin.qq.com/s/DaK9RFHK20O481QTnLWwPg

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全部评论
可以帮忙看下车bu流程进度嘛
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发布于 05-27 19:32 辽宁
27届有机会吗
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发布于 05-27 18:39 山东

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1️⃣一面1.自我介绍和项目介绍2.介绍一下了解的大模型有哪些,这些模型在结构上有什么差异3.说一下大模型常用的位置编码有哪些,各有什么优缺点4.介绍一下大模型的预训练后训练以及推理是怎么做的,并且详细问了 RLHF 的做法,包括 PPO 算法的原理,以及 DPO 和 PPO 的区别5.大模型的超长上下文是怎么做的,比如说 KIMI6.大模型智能体是怎么工作的,有哪些组件7.场景题:如何训练一个大模型,可以做到精确的提取摘要8.代码:股票的四个题121. 买卖股票的最佳时机122. 买卖股票的最佳时机 II123. 买卖股票的最佳时机 III188. 买卖股票的最佳时机 IV✴️整体来说一面偏基础,没有太多发散性的问题,整个面试一个半小时多2️⃣二面1.自我介绍2.因为之前是做 CV 的,所以面试官问了 CV 和 NLP 的区别和联系,在 Transformer 的大背景下,CV、NLP,包括语音等,能否实现大一统3.训练大模型的时候数据怎么清洗,怎么处理,怎么配比,怎样操作能更容易使模型达到更好的性能4.什么是大模型的幻觉,如何减轻幻觉问题5.大模型的复读问题是怎么产生的,业内一般有什么解决办法6.大模型的工具调用怎么实现7.Agent 有哪几部分构成,了解哪些具体的实现方法8.开放题:之前训练大模型的时候遇到过什么困难,你是怎么解决的9.代码:实现一个 Tokenizer,只能用 PyTorch 基础语法✴️二面相比于一面更加看重综合素质,喜欢考察分析问题解决问题的能力,二面也面试了一个多小时,面试官还是挺专业的。3️⃣三面1.首先过项目,但是问的特别细致,尤其是一个 Agent 的项目,从背景,到动机,再到做法,最后的结果,都问的非常细,大概有半个小时的时间2.开放题:你觉得当前大模型还存在怎样的问题,有什么解决办法吗3.开放题:让你自己设计一个 Agent,会怎么做,为什么这样做4.找工作比较在意的点是什么,除了薪资还有什么5.对文心一言这个产品了解吗,有哪些优点和值得改进的点6.如果给你发 Offer,你到这个团队能做出什么贡献✴️三面整体来说更加综合,不止有一些技术问题,还有职业规划这些问题,更加考察整体的能力。面试官应该是这个团队的大老板,看问题更加系统和全面,整体面下来还是比较有压力的。📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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