文章目录
- 个人情况
- [一面/HR面 10min](#一面/HR面 10min)
- [二面/技术面 1h](#二面/技术面 1h)
- [三面/技术面 1h](#三面/技术面 1h)
- [四面/线下HR面 20min](#四面/线下HR面 20min)
个人情况
先说一下个人情况：
- 学校情况：211本中9硕，本硕学校都一般，本硕都是计算机科班，但研究方向并不是NLP，而是图表示学习
- 论文情况：1A(NeurIPS)+1B(ICDM)已录用，还有一篇A会(AAAI 2025)最近快出结果了，以及一篇数据挖掘A刊TOIS在投，四篇论文都是一作
- 实习情况：快手推荐算法日常实习 + 腾讯大模型暑期实习
- 奖学金情况：本科生国家奖学金、研究生国家奖学金，4次校级一等奖学金
- 其他：我的CSDN有一点粉丝量，至于其他诸如数学建模还有蓝桥杯获奖，以及优秀毕业论文和优秀毕业生之类的，对求职也没太大作用
目前等着谈薪
一面/HR面 10min
- 自我介绍
- 从实习中学到了什么
- 实习和学校学习的差异有哪些
- 找工作时最关注哪些因素
- 家乡是哪里，base选择
- 谈下自己面试这个岗位有哪些优势和不足
- 反问：面试流程问题
一面和二面连着的
二面/技术面 1h
- 直接开始八股
- Transformer中为什么用LN不用BN
- 图像中BN是怎么用的
- 在NLP中如果句子长度不一致，用BN会有什么后果
- 给定三维矩阵bsz * seq_len * dim，BN和LN分别作用在哪个维度
- 已知bsz seq_len dim head，参数量是多少，和哪几个参数有关系
- 带有多个注意力头的注意力机制计算过程
- 说出pytorch中维度变换的函数
- 显存OOM，参数，ZERO，vllm，梯度累积，优化器，混合精度
- 讲一下实习经历
- 长度外推技术
- 觉得自己做得最好的点是什么
- 使用华为的框架和显卡进行SFT有没有遇到什么问题
- LongLoRA和LoRA的区别
- 算法题：返回第K大的数，要求比快排更快
三面/技术面 1h
- 自我介绍
- 询问实习时间
- 快手推荐实习主要做的什么
- 实习期间做了哪些优化
- 介绍腾讯实习，相关场景
- LLM的长度扩展策略有哪些
- 介绍YaRN
- 客户是怎么用你们的工具的
- 幻觉怎么判断出来，如何解决
- 是否有调用外部搜索引擎
- 有没有用到Agent和RAG
- 910B适配过程中遇到的问题
- 深挖NIPS论文
- 下游任务介绍，效果为什么会有提升
- 给了一个现实生活中的例子，你的这篇论文怎么套上去
- 实习期间最大的挑战
- 技术上最有难度的事情是什么
- 转正和目前的offer情况
京东今年新增了一轮线下HR面，我是去北京京东总部面试的
四面/线下HR面 20min
- 自我介绍
- 实习留用问题
- 对京东的感受
- 有没有觉得不好的地方
- HR介绍了京东的价值观
- 科研或者实习过程中有没有做过很创新的东西
- 这个过程中有没有遇到什么很困难的事情
- 个人是否喜欢和享受这个过程
- 交流技术的渠道一般都有哪些
- 觉得之前实习工作强度如何
- 搜广推和NLP岗位的差异
- 评价自己的长短板
- 有没有和别人发生过技术上的不一致冲突，如何处理
- 自己做人做事的一些标准
- 目前的offer情况