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👋个人背景:应届下游双九
👏offer1:JD-存储技术产品经理
💯offer2:TX-消息队列技术产品经理

JD在北京,TX在杭州,薪资都差不多,想了解一下这两个未来哪个发展方向更好呢,本人希望在某一领域持续进步

引流:腾讯 京东 字节 阿里 小米 百度
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深夜书店vv:腾讯是这样的,去年很多走廊都加桌子当工区
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本人985本硕,本科和硕士各有一段实习经历(某电商算法岗实习和某社交App算法岗),也在牛客刷了一些题,4月在牛客刷到Keep的实习职位开放,跟我的目标还比较匹配,AI算法方向,分享一下从投递到oc的经历吧。timeline4月底:收到一面通知个人觉得Keep的效率挺高的,不到一星期就搞定全部流程4月底:一面时间:1h+自我介绍1、项目介绍:问的很细,会追问简历上的实习经历和参与的项目细节,整体数据处理流程、模型效果评估方法心得体会等。对项目的挖掘还是挺深入的,建议提前做好准备。2、八股:简单介绍一下BERT和TransformerAttention和self-attention有什么区别?Transformer的复杂度Bert用的什么位置编码,为什么要用正弦余弦来做位置编码?还知道其他哪些位置编码?讲一下生成式语言模型的工作机理用过LoRA吗?讲一下原理?等等。3、算法题、以及其他问后续安排和实习时间等等一面面试官我觉得蛮专业的,看起来是比较接地气,但给我的整体印象是大佬级别。4月底:二面时间:1h1、自我介绍2、项目部分,提问过往实习和实验室项目中使用大模型的深度,以及遇到的问题复杂度如何并怎么解决?提问的内容比较深,如果不是真实参与过很容易露怯3、深挖八股Transformer 结构和 LSTM 的区别和优势,Transformer 怎么体现时序信息?4、有没有了解过大模型加速推理?5、讲一下FlashAttention?6、算法题先说思路再写代码7、其他还问了比较多关于健身行业相关的内容二面整体上更难一些,因为有比较多业务相关的提问,还好我是Keep重度用户有些问题还算是回答比较流畅,面试官似乎还挺满意的,比较和善的前辈。4月底:HR面主要提问职业相关、团队协作等等,包括为什么选择Keep、遇到技术分歧怎么处理、怎么看待健身行业的前景等5月初:沟通意向给我的感觉是蛮高效的,不到半个月就OC了,中间还有个五一假期,个人觉得Keep在AI方面的技术挺有深度,因为我一直在用Keep跟练,很多数字人、健身规划都很智能,期待入职咯!
牛客652513620号:ai算法的八股哪里看啊
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