摩尔线程

双非本9硕，ai infra方向华为vs芯动 base都是上海hw的问题：输出一线多，加班多，分进去可能干的活和说好的不一样，青浦偏远没生活hw的优势：title好，加班费年终奖给的多，不裁应届芯动的问题：听说裁应届，绩效工资占比20，年终奖发的很晚芯动的优势：wlb，gpu技术栈更通用好跳槽

分享面经（wxg 某团队----客户端开发）一面 （1个小时05分钟）30分钟的实习cpp的一些问题，比如如何利用windowsapi设计窗口，z型扫描，如何定位等问题（30分钟）1个小时后约复试二面（1个小时）20分钟实习之后看了看我的github，给面试官跑了一下之前自己开源的代码和博客。30分钟。10分钟 反转链表（好多次都写反转链表了哈哈）1个小时后约第二次复试三面30分钟实习（1小时50分钟）场景题 弹窗的设计以及大数据的处理。（跟之前的很像，我发现这些企业都爱考整体的架构设计，）要包括数据库和中间件的设计以及处理。（因为我实习和开源的东西用到过）1个小时20分钟智力题我是真没准备，...

✅一面 1、数据集构成2、最长的点击文章序列长度3、为什么选用DIN模型，介绍下DIN4、DIN跟传统神经网络DNN CNN区别5、DIN是拿哪些信息训练的6、LGB只用了统计特征吗，已有embedding，为什么不用深度模型呢7、LGB输出的是什么，它的预测分数是什么8、DIN的输出和预测分数是什么9、加权融合部分怎么做的，权重怎么定，为什么DIN高10、为什么不用LGB和DIN的结果（DNN之前）做拼接再softmax，而是在外面做加权融合呢11、u2i是自己做的还是模型自动做的12、相似度矩阵具体怎么做的13、有了解过FM吗，为什么不用FM或者自适应的特征交叉之类呢14、最后拿到的结果是什么样的，和第一名的差距如何✅反问：1、广告推荐的场景--所有广告的推荐2、具体负责的工作--提升广告和用户的匹配度和匹配效率，偏向广告主侧3、实习生培养模式--课程、带做项目，短周期输出校验4、建议--学原理，深度优先📳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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