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开发转算法这么难的吗，这次面一家小初创公司，被拷打麻了电话简历初筛：趁我不注意直接打电话来，我还以为是要约面呢结果开始问我技术问题，给我问的晕头转向，好歹都不深，就简单考察了不了解这个概念问完之后告诉我通过简历初筛了（我请问呢约了一面一面：34min自我介绍+代码题：求n对括号可以组成的合法字符串，比较简单项目介绍决策树种类以及区别，具体讲讲每种决策树的划分策略随机森林，bagging，boosting原理，随机森林在训练数据上有什么要求XGBoost的损失函数位置编码，具体实现细节KV-CacheAttention公式，复杂度，cross attention和self attention区别sigmod公式层归一化公式CNN，PointWise和DepthWise变分自编码器反问（我尼玛我真想问问他你们公司要招CTO吗）

一面   1h15min有限状态机合作开发流程，分支管理vue原理理解git命令git rebase合并多个提交技术选型(递归生成ast和直接生成html字符串)为什么要用框架，优势在哪里(低耦合的体现)内部人员怎么用解析器(发npm包)，不要为了实现而实现(比如实现sdk)localstorage sessionstorage cookie 使用手撕：proxy数据劫持字符串的最长无重复子串二面  60minsum函数（可以反复调用，不传参的时候返回结果）学过算法以及实际的对应场景列举输入url以后的流程你认为js和java/c#的区别

积功德职位描述：1. 负责机器学习、深度学习等算法在得物业务场景的产品化工作2. 包括但不限于如下方向：目标检测，图像分割，图像分类，NLP，多模态，大模型等职位要求：1. 熟悉Linux环境开发，熟练掌握 Python 语言，有较强的编码能力2. 熟练使用一种深度学习框架如Pytorch、TensorFlow等，熟悉OpenCV、NumPy、Pandas等常用库3. 对云原生有一定了解，有容器化使用经验者优先4. 有GPU编程经验、熟悉算法模型部署、 TensorRT 优化工具者优先5. 图像处理、模式识别、计算机视觉、计算机图形学、机器学习等计算机相关专业在读研究生优先一面（2025.7.10）30minHR发给我的邮件是上午 11 点，我 11 点进会议等了半个多小时没人退出去了，12 点多的时候，HR微信联系我说怎么没进飞书会议，然后我赶紧爬起来进会议。。。搞忘了，日本和国内有一个小时时差，麻了。。。1. 面试官进来直接说你的简历我已经看过了，自我介绍一下吧2. 几乎是纯聊天。。。面试官说我的经历非常匹配（暗示3. 大模型有没有推理优化经验？无，我说以前主要做CV算法，接触和使用过扩散模型。。。4. 算法题：最大子数组和（秒了）5. 硕士研究内容？6. 偏向算法还是调度？有没有调度相关经验？无。。。7. 你们推理部署是怎么做的？我介绍了自己之前负责和参与过的GPU侧和端侧的推理部署8. 写过CUDA吗？熟不熟？学校里深入学过，之后因为业务关系，没啥使用场景，可以再捡起来9. 你还做过AIGC？有没有NLP相关经验？基本的概念和算法比如 tf-idf, n-gram，word2vec 这些都是知道的，做过文本分类任务，了解 Transformer、CLIP10. 有没有多卡推理优化经验？有多卡训练经验，多卡推理没做过。。。11. 问什么时候能来实习？答最快这月底就能到岗，3个月时间可以保证，每周5天12. 你知道岗位base地吗，能接受吗？我说就是期望在国内实习，上海完全能接受，表现出很想去的意愿🤣13. 反问：组内主要业务场景？商品内容理解、文本理解、AI鉴定商品真伪、推理优化等。学聪明了，面试官框框介绍完，我添一句“那还是挺期待的”🤣，疯狂暗示一面面试官貌似就是老大，结束后HR直接说过了，进offer流程。。。今年暑期准备就去这个了，主要是面试官和善，面试体验好、务实，其余都是次要的（没认真找，随便投投，攒攒面试经验，我觉得现在找工作看眼缘、看运气。本来想着回家吃饭睡觉的 日本饭好难吃啊。。。

球球各位大佬给一点经验，领军一面大概会面一些什么东西呢，说是技术面综合面放一起了，明天开面。主要关心会不会问很多八股和手撕算法啊，最近在写论文完全没时间准备（面的是大模型相关的岗位，本人是做RAG的，然后有一篇多模态大模型相关的论文）