NLP算法工程师

部门具体做车载语音智能助手相关的业务，10.11一面，10.17二面，目前约了下周三的HR面 整体感觉还好，只不过二面差点被打回原形，问了太多机器学习八股，面试官喜欢反问追问到底，给人比较大的压力 希望HR面顺利~一面/技术面 2024/10/11 晚上18:00-19:00自我介绍介绍大模型实习应用场景是什么，有什么意义构造SFT数据的细节SFT的prompt模板目前的方案有没有什么创新的地方后续有没有什么改进，具体介绍一下效果如何评估大模型SFT过程中自己有没有什么总结出来的经验SFT过程中如何判断是否过拟合硕士期间发表的paper，可以结合ppt来介绍一下如何看待目前大语言模型都是dec...

岗位是大模型方向，面经可以看之前的帖子，附上timeline：10.11 一面/技术面10.17 二面/技术面10.23 三面/HR面10.24 OC

1、自我介绍2、手撕算法翻转二叉树我先用了递归，后面面试官说不用递归的方法矩阵顺时针旋转90°，有点紧张没撕出来，第一次用牛客面试不知道还能调试3、假设有一百亿个网址，里面有重复，如何去重4、数据采样是什么5、给你一个数组，说说数据采样的流程6、假设有一个数据流，不知道数据总量大小，要你采用k个数据（保证数据量大于k），符合平均分布，问怎么采样。寄！

闲鱼技术中心，感觉就是被拉来凑数的，面完秒挂时间：9.191. 自我介绍2. 直接开始做题，最长不重复字符串3. 介绍大模型实习4. 数据集构建过程，效果如何评估5. 常见的长文本扩展方案6. post-norm和pre-norm优缺点7. attention的时间复杂度8. DeepSpeed的zero策略9. dp mp pp10. SFT过程中有哪些参数比较重要，为什么需要warm-up11. 大模型推理过程中有哪些参数12. top-p和top_k同时存在时如何处理13. 长度惩罚具体是干了些什么14. LoRA参数有哪些，lora_alpha的作用15. 先0还是先高斯分布，是否可以...

工作职责：面向百度通搜场景，负责对每天数十亿检索query进行全方位语义理解，并从千亿级异构索引库中召回稀缺优质网页、ugc与视频资源1. 利用大模型技术，对海量长尾检索词做在线语义理解，包括且不限于query纠错、改写、扩展、NER等，并应用于搜索全系统、AI搜索等场景2. 构建千亿级异构索引，优化超大规模向量检索算法，横向支撑搜索各业务的统一召回，探索大模型稠密检索、生成式检索等技术落地职位要求：- 对搜索有浓厚热情&兴趣，乐于钻研，优秀的学习能力- 熟悉自然语言处理、机器学习、数据挖掘等领域的前沿算法- 出色的coding能力，至少熟练掌握python/C++/java等其中一门...

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