祝楼主早日offer!
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1.你这个xx实习的项目能展开讲讲吗?你主要负责哪块?为什么是你来做这块?2.自动化评估体系这里能具体说说怎么评的吗?哪些维度3. 多维度自动化评估体系,那每一个维度是怎么做的?比如你说的关键词匹配和问答对,这个流程怎么构建的4.图表的准确性你怎么评估的?怎么从markdown和HTML 里提取对应图表并比对的?有没有一些异常case举个例子?5.用了playwright去截图,那遇到报错或者渲染失败怎么办6不同设备模块比如交换机、服务器,它们的字段特征都不一样,那你怎么做统一化训练7.那你这个知识图谱底层是用什么数据结构存的8.用的是PAI吗?那有没有对比过比如说 igraph或者图数据库像GraphScope这些之间有啥区别9有没有用过一些大模型的推理?比如说用千问做辅助根因预测10你们这套系统的准确率和召回率大概是多少,那比如说没有到90%,你们是认为这个指标是OK的吗11所以它是系统推理出根因之后还需要人工check,然后才能执行故障预案,有没有哪一部分流程是完全自动化的12你们平台现在接的主要是底层设备指标,那有没有接入一些业务指标,比如订单失败率转化率这类的业务数据13我有个疑问就接入业务指标的话你需要知道整个平台的服务拓扑,那你们这个平台是怎么接入业务侧拓扑的?是自己做的吗?还是中台团队负责15.那你既然用过图数据库,你知道它底层的存储结构是怎样的吗?比如它是怎么组织边和节点的16.我们现在是两阶段推荐架构:第一阶段召回用的是embedding点积召回,第二阶段是MLP跟transformer做多目标打分。那你觉得在我们这么大规模的数据量下,如果要做real-time re-ranking,你会在架构上怎么做trade-off?怎么压低latency17.我们现在在做embedding精度提升也试过加cross tower、attention pooling 甚至meta learning,但发现一旦模型重了,就难以部署到线上实时系统。那你觉得在embedding learning的这个模块里,有哪些方案能在不严重影响线上性能的情况下提升语义表示能力
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12-15 12:02
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中山大学 算法工程师
对于想进大厂的算法同学,一段实习经历几乎已成刚需。但现实常是:老师不放人,自己也不敢走。今天分享些真实的应对思路,希望能帮你打破困局。1、明确你的核心任务首先想清楚一件事:读研的核心目标是什么?对多数人而言,是顺利毕业并找到一份好工作。老师的项目能帮你毕业,但一份大厂实习才能帮你拿到心仪offer。两手都要抓,但精力分配上需要智慧。2、关于老师不让实习很多同学研一听到“不让实习”就放弃准备了,这很可惜。研一就需要开始找实习,最后一段实习能有半年以上经验,像我之前研究生有两段实习,一段干了一年,一段整整干了快两年,做的都是核心项目,非打杂。另导师不放人的原因很多,但关键在于沟通方式和你的前期铺垫。一种有效策略是“展现有限的科研能力”,读研时我发现,适度平庸反而是种保护。3、判断毕业风险首先评估导师的过往记录。如果他确实有卡毕业的历史,趁早考虑换导师或调整策略。如果他只是嘴上严厉但从不实际阻拦,那你需要的是更巧妙的安排。绝大多数导师也希望学生按时毕业,因为延毕会影响他的招生。4、解决异地实习难题如果你学校在二三线城市,但实习机会在一线城市,跨城实习是个现实选择。算法岗实习薪资基本打底300,通常能覆盖房租通勤成本,周五晚回校、周日再出发的模式完全可行。互联网行业的特性决定了,想拿到高薪offer,前期付出是必然的。这种奔波确实辛苦,但把它看作一种对未来的投资,心态会平衡很多。实习不仅是履历上的几行字,更是你理解业务、接触真实问题的窗口。很多人就是通过实习明确了职业方向,并在秋招中拿到远超预期的offer。更多干货请看主页。研究生规划 面试准备
实习如何「偷」产出?
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