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Transformer 、 Token 、Embedding Model、 MoE 、 Pretraining、Fine-tuning、Alignment📳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。

👉 Q1：你做过大模型开发，说说Transformer的核心构成是什么？✅ Transformer核心由编码器和解码器组成，核心是自注意力机制，负责捕捉序列上下文关联，是所有主流大模型的底层架构。👉 Q2：微调大模型时，会针对Transformer的哪些部分做调整？✅ 会重点调整Transformer的顶层注意力层和输出层，根据任务场景微调自注意力权重，必要时冻结底层编码器，只训练顶层，平衡模型效果和训练成本。👉 Q3：Transformer的自注意力机制，和传统RNN相比，核心优势是什么？✅ 核心优势是并行计算，RNN需逐序列处理，效率低，而自注意力机制可同时捕捉序列中所有位置的关联，无需依赖顺序，既提升训练速度，又能更好捕捉长文本上下文依赖，这也是大模型能处理长序列的关键。📳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。

1️⃣如何设计一个高效的 agent 上下文维护方案？2️⃣一个完整的 agent 智能体架构一般包括哪些部分？3️⃣agent 和 LLM （大型语言模型）有什么区别？4️⃣向量检索和关键词检索的区别是什么？5️⃣你了解的 tool 调用机制是怎样的？6️⃣MySQL 中的事务隔离级别有哪些？7️⃣什么是索引覆盖？8️⃣什么是协程，它和线程有什么区别？9️⃣HTTPS 的工作原理是什么？1️⃣0️⃣如何解决 Leetcode 第2题两数相加的问题？📳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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1️⃣核心功能与定位不同不同MCP：是一种标准化协议，旨在为AI模型提供统一的接口，使其能够安全、高效地连接和调用外部工具、数据源（如数据库、API、文件系统等）。它侧重于解决AI与外部系统的对接问题，确保不同系统之间的兼容性和互操作性。Skills：是AI模型可调用的技能包或操作手册，包含特定任务的指令、流程、脚本和资源。它侧重于封装专业知识和工作流程，帮助AI模型更精准地执行特定任务，提升任务执行的效率和准确性。2️⃣解决问题不同MCP 解决怎么连、连得上：让 Agent 能调用数据库、 API 、文件系统、第三方服务，聚焦连接能力。Skills 解决怎么做、做得对：让 Agent 按步骤、按规则、按标准完成任务，聚焦执行能力。3️⃣加载与使用方式不同MCP：在启动时通常会完整加载上下文，模型需按照协议规定的格式和流程调用外部工具，输入输出格式由协议严格定义。Skills：采用渐进式披露机制，先加载元数据，仅在模型判断需要时才动态加载完整技能内容，模型需自主判断何时调用何种技能。4️⃣适用场景不同MCP：适用于需要AI模型与外部系统（如数据库、第三方API、云服务等）交互的场景，如数据查询、实时信息获取、跨平台协作等。Skills：适用于需要AI模型执行特定流程化任务的场景，如文档处理、数据分析、代码生成、合规检查等，尤其适合封装专业知识和工作流程。📳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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1.开场自我介绍＋过实习／论文。2.了解哪些大模型， Qwen 和 DeepSeek 各自的特点？3.MoE 跟 Dense 比，收益主要体现在哪？代价又是什么?4.有没有做过全参微调？没有的话你怎么判断它和值不值得做？5.如果你要把 LoRA 和全参做对比，你会怎么设计实验、控制变量、看哪些指标？6.RLHF 解决什么，在对齐里起什么作用？ RLHF 这一块会继续深挖：7.你知道哪些主流的对齐／强化学习做法？8.代码题：括号生成＋手写多头自注意力📳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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1.设计一个电商导购 RAG 系统，要求给出完整链路和瓶颈点。2.召回层你会放几路？每路的职责怎么分？3.query 改写怎么做，怎么避免语义漂移？4.重排模型如何离线训练与线上蒸馏？5."命中检索但生成幻觉"你会如何分层定位？6.线上P95突然上升30%，你如何10分钟止血？7.如果要在一周内恢复体验，你排优先级的原则是什么？8.Continuous Batching 在你场景里是否值得上？9.KV Cache 占用如何估算？你们做过哪些降占用策略？10.如果预算砍半，你保留哪些模块，砍掉哪些模块？11.618大促场景下，准确率和延迟冲突时你怎么取舍？12.你如何向产品解释"离线分高但线上没提升"?📳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。

大模型浪潮下，不少26届同学想进军算法岗，却对岗位门槛、工作内容存在信息差。结合大半年实习经验，为大家揭秘真实行业情况，助力暑期与秋招规划。1️⃣大模型核心岗位划分大模型岗位主要分为两大方向：1. 大模型基座：涵盖数据、预训练、微调、对齐、训练/推理架构等工作。2. 大模型应用：包括数据、续训练、微调、对齐、推理部署、Agent、RAG等落地相关研发。2️⃣大模型岗位真实门槛很多人误以为无论文就无缘大模型，实际并非如此，实习与垂直经历比单纯论文更关键。1.基座岗位：学历要求高，基本为本硕双985，或国科大、北邮等强校，部分组要求博士；论文为硬性条件，至少1篇顶会起步，且方向需高度匹配；实习建议两段以上，优先阿里通义、字节豆包、百度文心、DeepSeek等头部机构。2.应用岗位：学历以本硕211及以上为主，是硕士主力赛道；论文非必需，仅为加分项，冲刺高薪计划可补充；更看重实习垂直性，无论文但项目对口，同样能拿到高薪offer。整体而言，求职时经历垂直匹配 > 含金量高低，弱相关经历加分十分有限。3️⃣大厂大模型工程师在做什么 大厂大模型工作并非大众想象中整日训模型、写代码，大量时间用于数据处理、评测与沟通。基座组多做小幅度结构优化与实验；应用组99%工作基于开源模型做续训、微调，搭建RAG、Agent系统，核心是调参、优化数据配比、制定自动化评估方案，最终目标是业务落地，能提升线上指标的方案才是有效方案。 想入局大模型，不必被论文门槛吓退，找准方向、深耕垂直项目，才是突围关键。如果找不到学习方向，需要辅导请私信联系。

1️⃣切分策略（ chunk size / overlap ）怎么定的？拍脑袋还是实验出来的？2️⃣向量召回和关键词召回冲突时如何融合？3️⃣重排模型为什么这么选？延迟预算是多少？4️⃣你说线上提升2.1%，实验分桶方案是什么？5️⃣显著性怎么验证？样本量怎么算？6️⃣给一个你最失败的 bad case ，最后怎么定位的？7️⃣如果今天线上再次复现，你第一步看哪个监控？8️⃣SFT 数据如何清洗，怎么避免模板味太重？12) DPO 比 SFT 多解决了什么真实问题？9️⃣LoRA rank 为什么这么选？有没有做过 ablation ?1️⃣0️⃣QLoRA 稳定性问题你遇到过吗？如何兜底？1️⃣1️⃣手撕：括号生成，要求讲清楚剪枝逻辑。📳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.你知道 DPO 的损失函数公式吗，2.GRPO , PPO 与 DPO 区别是什么3.GRPO / PPO 是 on policy 还是 off policy 的， DPO 呢4.DAPO 对 GRPO 的改进有哪些5.Gspo 对 Grpo 的改进有哪些6.比较一下 process reward 和 outcome reward7.强化学习训练时遇到 reward 上升，但 validation 时效果下降，有哪些解决思路8. VeRL 框架是同步的还是异步的，具体的训练流程是什么9.了解 RL 的训推不一致问题吗？训推不一致的产生原因是什么10.你认为未来 SFT 阶段和 RL 阶段，哪个更重要📳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.KL散度计算，不同的输入格式处理2.multi head attention3.mha 基础上＋ kv cache4.写一个 dpo loss 并讲解推导过程5.写一个 ffn 需要有各种组件6.使用最少的rand7实现rand107.写一个 safe sfotmax 8.tp 的切分方法，计算策略9.最长递增子序列10.最长递增子序列个数11.合并 k 个有序链表12.出现频率最高的 k 个元素13.n个长 m 的升序数组找 topk14.序列切分位置，两部分方差和最大📳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。