timeline：投递 2月底笔试：4.13一面：4.21oc：5.9offer：5.13       简单讲一下这段应聘历程吧，一开始了解到yfd是公募基金的行业老大，同时也base广州，也有往届一个师兄去做开发了，就试着投一下，也没觉得能过，毕竟都是大佬卷生卷死的企业。       前面两个月都没消息，一直到4月中才开始发笔试，也很幸运，突击了几套往年试卷，然后就上了，考了70出头，类似行测，也算勉强达标。过了接近一周就开始约面了，线下面，去yfd的广州base地，在一栋大厦里面，环境很好，休息区的外景很惬意，有点想来这里了哈哈。面试官也蛮友好的，唯一难理解的是，约面约的是算法，结果开局第一句说 我们已经招满了 然后把我调剂到软件开发去了？那时候心里都不想面了 但还是抱着来都来了的心态 面完了这场面试，面试都比较中规中矩，没有手撕，需要面经的朋友可以私我。（算法向）        前几天发的offer，是算法的，也是很意想不到啊哈哈，居然过了，不过是暑期实习两周，感觉时间很短，做不出来什么产出，同时也听说yfd暑期巨海，所以应该是要拒了。          

自我介绍介绍实习背景、方案、困难解决、效果声纹部分：​聚类任务的目的是什么​为什么不用有监督​框架、模型、自己从头训还是微调、spk数量有多少、标签是真实标注的吗asr部分：​多学生交替会出现吗​sensevoice的结构介绍一下​ctcloss介绍一下​发射文字的位置在哪​为什么会在中间发射​非流式的会在哪个位置发射比赛部分：​最有效的是哪个部分​第一名的方案是什么样的你了解吗​还有什么思路吗实习时间反问：​业务        是不是都用了大模型​base地​

自我介绍介绍实习asr用的模型是自己训的还是用的别人的是不是非流式的有看过麦克风的设计吗有没用到阵列的信息有没做论文介绍项目声音更准还是振动更准振动和声音数据差异大吗用的也是深度学习吗发的论文是英文吗介绍比赛最大工作量是什么实验室人多吗老师的研究方向是什么反问

自我介绍介绍一下项目有上线吗怎么构建数据集怎么统计指标实际场景是怎么切的切到两段chunk怎么办场景题：端到端的方式怎么去实现？场景题：长上下文的怎么解决介绍比赛创新点是什么实验室的研究方向反问：遇到了什么棘手的问题手撕：比较两个json在结构和内容上是否一致

一面自我介绍重点介绍一个项目实验室里多少人具体介绍实习工作部署在端侧还是云端场景：一个人从阳台走到室内 声纹识别不了怎么解决介绍项目创新是什么论文用的什么数据集如何看待算法工程师这个工作还有接触其他语音理解大模型吗公司有自己洗数据吗工作有没上线有没参与过部署反问二面自我介绍了解公司 了解这个岗位吗如何解决多说话人混叠问题介绍实习场景：一段音乐音频里含有枪声（或音效） 怎么检测如果让你进来 这个题目做到90%准确率 有挑战吗如果来实习 会有什么挑战反问

一面自我介绍介绍比赛1有结构上的创新吗介绍比赛2介绍实习经历1. 介绍业务背景2. 声纹部分   ​具体介绍原理   ​还有实验其他聚类方法的效果吗   ​工作有上线吗3. asr部分   介绍原理、数据、实验、效果反问

一面一个小时自我介绍介绍实习介绍sensevoice模型原理介绍ctc， loss是怎么计算的，空白符号的作用传统的asr方案了解吗 hmm gmm dnn 和ctc有什么区别怎么得到时间戳有没分析bad case，怎么解决如何解决多人说话混叠问题（pyannote）sensevoicelarge和small有什么区别sensevoicesmall迁移到large有什么考量encoder，decoder，decoder-only的区别ddp和dp的区别网络训练的流程抽象出来介绍一下dynamic batch了解吗dataset随机采样，不同节点的样本长度不一样怎么解决手撕self-attention介绍注意力机制的原理为什么要除以根号dktransformer cnn lstm的区别cnn不能解决长距离依赖吗（空洞卷积）transformer和lstm推理的过程有什么差异反问组内业务

一面24mins 很友好的交流 1.自我介绍 2.实习经历- 介绍模型原理- 介绍你的工作- 后面落地的工作也是你做的吗- 后续改进的方向是什么- 数据集是什么- 有没模拟数据- 有没做对抗训练3.竞赛经历- 介绍竞赛经历- 可以重复提交吗- 还有什么优化的点（VC增加数据，训练纠错能力）- 怎么没有发论文- 速度扰动对asr效果明显吗4.反问- 组内是做什么业务(智能座舱)hr面10mins 1.自我介绍 2.介绍部门架构3.导师主要是做什么4.跟其他部门的沟通怎么样5.对公司的氛围期待，公司能给你带来什么6.到这里对工作有什么样的期待7.可以介绍一下比赛大概情况吗反问环节

一面20mins 速通 组内leader面 比较宏观全面的讨论1.自我介绍2.声纹- 介绍一下声纹的难点- 多短算短时- 用的什么框架- 等错误率是什么意义（实际）- 工作有没有上线- 训练用的什么数据集- 后续改进的方向是什么- 模型有多大- 流式还是非流式- vad和声纹的关系3.声音分类- 如何做的声音分类- 有没有在audioset上跑- 有没参加dcase4.语音识别- 用过哪些框架- 介绍一下模型（sensevoicesmall）- encoder有了解吗- decoder有了解吗（没开源）- 模型参数量有多大- 为什么不用流式的模型（介绍业务pipeline）- asr了解其他非大模型的方案吗- 在哪些数据集上训的- 有没处理过数据5.其他- 组里有多少人，分别是做什么的- 为什么想来vivo实习4.反问- 组内是做什么业务- 有没有深圳basehr面10mins1.自我介绍 2.实习周期、出勤、到岗时间3.还有投其他公司吗4.分享一次印象深刻的经历5.平时有什么兴趣爱好吗6.说下自己的优缺点7.有没有压力比较大的情形反问环节

一面30mins 体验较好 交流 研发总监面1.自我介绍2.介绍实习经历- ​介绍实现原理- ​业务指标上有提升吗- ​微调的数据集是哪些，分别有多少小时，有没背景噪音- ​显卡有多少张，训了多久，用的什么框架- ​介绍模型原理（SenseVoicesmall）- ​rtf是多少- ​有涉及部署吗- ​实习中印象最深刻的是什么- ​会使用docker吗3.介绍项目经历- ​有用在实际生产中吗- ​是使用频谱吗- ​可以识别出是哪种异常吗- ​样本量比较少怎么办4.竞赛经历- ​讲解一下有效的点子- ​哪种数据增强比较好5.八股- python同步和异步函数- python装饰器的作用- FastAPI有了解吗- 同一个问题，动规和递归哪种好- 贝叶斯公式了解吗- 奈氏定理了解吗- Lora了解吗- 位置编码有了解吗  RoPE？- 有没大模型经验6.反问- 组内是做什么业务- 重心是语音合成吗（CosyVoice）

一面30mins 两个面试官混合双打 背景嘈杂自我介绍实习时间确认介绍一个项目项目拷打如何处理数据做的工作有没上线，线上的效果有得到验证吗语音合成最新方法有了解吗用了什么样的数据，多少小时特定词汇的语音识别算法有了解吗现在还在做什么工作实习的产出是报告还是论文有没有做过工程化部署如果让你来做项目要怎么应对 准备反问：组里业务    

一面 实习情况: 什么时候可以到岗? 实习时间多长? 上来先手撕： 1. 二叉树的最大深度 ​2. 层序遍历 linux命令熟悉吗? 删除一个文件，查看内存，有一堆文件要查找带特定字符的文件 分类和回归的loss有哪些？ 回归的时候最后一层激活函数用什么 数据怎么做归一化？ bn是怎么操作的? 方差和偏差的区别 过拟合怎么解决？ 过拟合的时候说方差大还是偏差大? 介绍项目 warm up的操作、原理 label smoothing怎么操作？ dropout训练和测试有什么不同？ 介绍项目 反问： 进去做什么工作 对刚刚面试表现的评价，有什么需要改进的 多久出结果