自我介绍项目中，你用到了哪些特征？特征是如何处理的？特征处理的具体方法？除了归一化排序分数是如何融合的？为什么没有完全替换之前的策略？多目标（CTR/CVR/GMV）存在冲突时，你是怎么解决的？调参过程中，你有哪些经验？遇到了什么问题？该项目的周期是多久？是否做了 AB 实验？OCR 相关项目的应用场景是什么？微调时主要调整了哪些参数？知识问答系统项目，如何优化检索效率？做过哪些特征工程相关的工作？代码：子集

问实习介绍项目背景和自己的工作主要是做全链路还是精排多少候选集，多少做排序一天的数据量多少为什么对负样本做下采样为什么GMV会增加怎么发现多目标冲突的问题的用的什么优化器（dense层和sparse层）还有哪些做多目标排序的模型怎么做特征工程，用了哪些特征有没有用户特征如何解决多目标冲突问题，除了从网络结构上改动如何调参的如何调学习率有没有验证专家网络是否都有用到代码：最大正方形，快排

自我介绍之前实习的base地为什么研究生学数据科学问项目一业务背景之前的人工策略是什么为什么用多目标排序？解决什么问题为什么选mmoe模型具体排序策略有没有做召回策略为什么同时预估ctr，cvr，gmv，有没有看其他大厂怎么做如何验证gmv的有效性如何做ab实验用的什么型号的gpu团队几个人问项目二业务背景输入输出格式是什么为什么做sft，有没有考虑强化学习有没有对不同信息做重要性排序后续如何做检索用的什么型号的gpu

问实习一mmoe模型结构如何做特征工程如何解决过拟合问题问实习二为何选取lstm模型，用了哪些特征如何做特征工程xgboost属于哪种集成学习方式xgboost如何选取特征问项目一3D ResNet和2D的有什么区别用了哪些特征介绍五折交叉验证如何引入自注意力机制，在模型的哪个位置问项目二如何引入全局注意力代码：最长无重复子串的长度

1、深挖实习（项目一）介绍模型选型、特征处理、调参、优化全流程mmoe之前的技术发展mmoe和omoe的区别PLE如何做到分层提取，从网络结构上看如何做特征处理数据量、正负样本比例遇到正样本稀疏/样本空间不一致怎么做介绍auc及其计算公式why auc适用于样本不均衡损失函数用的什么知道哪些评估指标在训练初期发现loss波动较大，如何分析处理如何做参数初始化为什么用AdamW，还知道哪些优化器2、深挖实习（项目二）llm主要做什么如何做微调还有哪些微调方法lora微调原理调整了哪些参数3、手撕代码：分割等和子集

自我介绍介绍最熟悉的实习/项目介绍mmoe结构如何处理特征sku数据量是多少优化目标是什么目标冲突怎么解决如何加正则化代码：合并k个无序链表（好难）

自我介绍选一个最熟悉的实习/项目sku的数据量，自营sku的数据量有多少用了哪些特征具体是什么场景，搜索or推荐搜索整体链路针对多少数据量精排如何升级排序策略的如何做混排项目是否上线代码：合并区间

问实习一如何平衡多目标用的什么损失函数如何将多个目标结合在一起特征如何处理特征如何拼接在一起mmoe用的硬连接还是软连接问实习二cnn-lstn如何结合在一起cnn如何处理时序数据transformer的位置编码如何实现代码最长无重复子串

问实习二了解哪些时序模型，可以按发展历程说lstm如何做到长期依赖transformer如何做时序预测介绍transformer对注意力机制的理解介绍 cross attention问实习一介绍mmoe介绍其他多目标模型，可以按发展历程说跷跷板现象如何缓解有没有对模型做改进用过哪些loss函数relu的优点

自我介绍问实习一why mmoe如何解决多目标冲突问题如何平衡短期和长期目标还能如何改进问实习二why一个用时序模型一个用回归模型回归问题为什么用xgboost如何动态分配能源搭建的pipeline是什么代码：括号匹配

自我介绍base地选两个最熟悉的实习/项目问实习一如何看出多目标冲突的问题（从整体分析）介绍mmoe结构mmoe的优点，对比其他模型有没有遇到模型极化，如何解决项目是否上线如何评估模型是否有效（建议用更量化的指标）问实习二why用回归模型xgboost模型优点，对比gbdt的改进（答反了😅）介绍lstm项目的全流程lstm模型为什么能捕捉长期依赖lstm计算梯度（自己给自己挖坑了😥）项目是否上线其他八股：介绍resnet结构代码题：最少会议室反问：组里方向总结：感觉面试官很有水平，且很有实际经验，也很耐心

自我介绍问实习一如何做负采样如何平衡ctr，cvr最困难的事情，怎么解决问实习二why 一个用时序模型，一个用回归模型介绍电价策略如何做能源分配问实习三why 做量化如何做检索增强 问项目一why 用ResNet模型软投票机制、硬投票机制区别如何做特征权重分配自注意力机制在其中的作用问项目二DBSCAN的作用GAM、Shuffle Attention在其中解决什么问题如何做鲁棒性强化因为实习和项目问的比较多，没有手撕

一、问个人情况自我介绍问为什么去香港上学香港上学如何申请有没有奖学金，论文，竞赛详细介绍一个最熟悉的实习二、问实习一再详细介绍一下实习一模型部署在几张卡上模型训练和部署的代码，是自己实现的吗遇到比较大的困难是什么，怎么解决的在开发实现方面有没有遇到困难三、其他逻辑题一道问base地期望薪资反问

一、问个人情况本科排名，本科绩点，奖学金研究生绩点，奖学金，论文/毕设自我介绍二、问第一段实习有看Llama.cpp源码吗介绍下怎么做的量化介绍下Llama-7B模型在这段实习中的主要工作量是什么三、问第二段实习在这段实习中的主要负责什么为什么用CNN-LSTM，CNN的作用是什么有没有对比其他模型业务背景，为什么需要做电量预测如何做动态能源分配四、问第三段实习介绍mmoe框架用了几个专家塔，为什么如何只用一个专家塔，为什么不行用了哪些评价指标更关注哪个目标，为什么五、问项目why 3D ResNet，对比了哪些模型如何通过自注意优化权重分配六、代码给整数数组 k，返回第k个最大元素（问了常用...