美团大模型数据开发二面实习面经

1️⃣自我介绍：【⌚️10分钟】点评：流水账，有些磕磕绊绊，自我介绍环节的项目介绍的很详细，非常冗余。优化：写逐字稿，背诵，提升语言表达能力。2️⃣经常问题的问题优化：【⌚️20分钟】1：transform结构了解吗？回答点评：回答的很简单，5分吧，说了transform的结构是encode-decode结构，分块，每个块里面有四个组建，MHA、FFN、LN、残差链接，介绍和理解不深刻。提升指导：梳理回答逻辑结构，讲解MHA、FFN、LN、残差链接的添加逻辑和含义，其中MHA给出代码层面理解，从2分钟的回答变成6分钟的回答。2：多头自注意力机制是啥？公式是啥？代码你会写吗？回答点评：讲了公式，但是掌握的不够细致，pytorch代码框架不熟悉，attention_mask机制没有写出来。提升指导：讲述代码的原理，如何使用代码回答问题，展示自己的理解深刻。3：rag中的多路召回是什么？embeding为啥用智源的BGE-large/Base？回答点评：使用了BM25和向量召回，但是没有讲出来两个的区别和联系提升指导：先讲原理，再讲述下语义理解能力和泛化能力的区别，计算的效率，两个互为补充等。3️⃣不会回答的问题指导：【⌚️40分钟】1:  LN不太会回答，看网上的回答很多，但是不是理解层面。2：我的向量召回是faiss做的，和这个相关的问题我如何准备？3：经常会被问到rag用的啥框架，这个问题如何回答？还需要准备框架的知识吗？4：面试官经常问我，rag的模型是啥？有做微调吗？如果不做微调怎么回答？5：大模型还需要补充那些知识？📳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。

1.自我介绍，拷打项目为什么用多智能体不用单智能体了解哪些大模型应用框架（你项目中的竞品）rag知识库是怎么搭建的，怎么进行的分片操作如何让大模型更加理解医学名词（一般大模型理解不了医学名词）知识库的大小，我答了一个很大的数，问接口速度问题（一脸懵逼，没考虑过，只考虑过rag层面的优化）询问rag评估（孩子寄了我没做，但是我背过），问具体评估数值（🐔没做过，瞎逼逼了一个数字）优化空间从项目拷打中看的出来面试官水平确实比较高，而且是个声音很好听的小哥哥2.写算法，尽然是acm格式，幸好函数写出来了，可惜的是输入输出没写出来，链表的输入输出真的难3.反问环节：做什么业务，不足之处

1.自我介绍2.项目拷打3.数仓分层建设是怎么理解的？每层有什么作用4.讲一下指标体系5.根据医院的整个流程 你觉得能分析出哪些指标？6.flink的双流join7.left join会不会产生回撤流8.数据采集怎么保证端到端的一致性9.sql题（面试官要求按照图片做一道sql题，我看面试官出的是牛客上的还比较简单，我也是闲的，我说我直接在牛客上做吧，结果面试官看到我做了挺多题，让我从困难里面选一道，我随机选了个通过率比较低的，做起来挺麻烦的，15分钟没做出来）10.反问（反问的时候问面试官有什么给我的建议吗，不耐烦的说了句没有，我也懒得问了）总之：感觉面试体验比较差，面试官摄像头也不开，估计被当kpi刷了

1.你熟悉sql吗2.sql表关联有哪些3.join分类4.case when了解吗5.开窗函数中的排序函数6.问项目7.问比赛8.问几号入职9.口头offer电话面，问的挺简单的，又口头发offer，有点快，内心慌慌的