快手海外推荐算法没有具体说做哪个链路，说根据兴趣和业务需要分配。考虑快手技术很好，但是海外是不是不太稳定啊，有tt竞争，会不会裁应届生由于主包秋招已经签了三方，学校只能毁约一次，所以没想好要不去，算上快手房补之后整体薪资应该是(n+5)*16

一面：大概45分钟。自我介绍问很多项目. 对着项目一个个问的。（先介绍项目，然后问问题）对于用户问题答案和 知识库不相关的话怎么办？多路召回和重排咋做的？如何提升检索效果呢？大模型存在哪些问题，如何解决？（ 我说了 幻觉问题 + 大模型遗忘知识问题 ）算法题：原地删除重复的数字，统计最后不重复数的个数二面（没做算法题）：还是围绕项目（介绍了几个项目）讲一下embedding的原理。如何确定基座大模型。Ptuning和lora的原理说一下。微调能否取代RAG？这个项目中主要的贡献是什么？尝试过训练Reward模型？DPO和PPO原理了解嘛？总体感觉需要把项目吃的非常透彻，这样才能应对自如，算法题还算简单，面试官人都很好，会耐心听你讲完你说的，对于没答很好的，还会给提示引导，说自己的看法。

1．问实习和论文2．讲一下 LoRA ，两个权重矩阵一般怎么初始化，能都全0吗3．除了 LoRA ，还了解哪些可以进行训练推理优化的技术4．现在的多模态大模型，动态分辨率一般都是怎么做的，位置编码怎么设计5．平常训练或者微调 LLM 或者VLM，有什么感受6. 专家划分子空间是区分不同任务但有时候并不能取得理想的效果这是为什么7. 概率题，一副扑克牌，去掉大小王，随机抽两张，花色相同的概率8. 场景题：目前有一个带货的直播间，设计一个方案，商品比较多怎么降低时延

1.自我介绍2.问项目3.wide&deep结构4.deepfm结构，和wide&deep区别，wide和fm部分具体是什么有什么区别4.MLP和DNN的区别5.手撕求前k个最小值，用了最小堆，问了最小堆是用什么排序实现的6.手撕子集型回溯，没注意到给的列表可能有重复元素， 被问到了7.DIN结构，外积的物理意义8.除DIN外还有什么序列建模方法，回答transformer， 追问两者区别9.反问感觉寄，问得基础但答得不好，攒人品