一面 1.实习项目交流2.transformer计算的时间复杂度和空间复杂度，deepseek对transformer主要做了哪些改进?3.为什么要在推荐系统中引入rqvae?4.如何解决坍缩问题?5.对rankmixer了解吗?介绍一下?6.详细介绍一下Moe?优缺点各自是啥?7.训练模型如果loss不稳定，如何解决?8.了解lora 吗?介绍下lora原理9.代码:手撕mha二面1.项目介绍2.bert的预训练任务是什么?3.bn和In的区别?在什么场景使用?4.如果qk变成同一个矩阵会有影响吗?如果一定要变成同一个矩阵，如何解决影响?5.介绍一下帕累托?6.如何挑选特征?7.你对推荐算法中特征工程的心得有哪些?8.代码:实现交叉熵损失

2025年11月07日 作业帮-企业平台 HR面base武汉。全程18分钟。请你做个简单自我介绍。你是哪里人呀？你现在看工作的话，比如说地理位置这一块是怎么考虑的？除了 base 地以外，你现阶段找工作，自己主要关注什么点呀？像这样的城市（新一线），你自己的薪酬预期大概是多少呀？你新一线比一线就只低 1k 你的逻辑是什么？你是从租房的角度来考虑薪酬预期的吗？这个预期是基于市场了解，还是你已经拿到类似 offer 了？你能大概介绍一下你实习做的这块事情吗？比如团队方向、你负责的部分。你们自己会有一些内部数据来衡量提效效果吗？你实习时你们组大概有多少人？你们组只有你一个实习生吗？你们组内会有一些转...

问一下量化研究员是手写代码吗还是只和那几个网络相关的一些知识

📍面试公司：拼多多🕐面试时间：25.11.8💻面试岗位：大模型算法工程师❓面试问题：1. 自我介绍2. 手撕：找到01矩阵中的矩形（顶点为1），问复杂度3. 介绍科研，问了两个科研相关问题4. 问大模型transformer结构、问PPO和GRPO、问为什么除sqrt(d_k)5. 反问：职责是后训练，服务用户的推荐功能。工作时间11/11/6，算法base在上海。🙌面试感想：我在敲代码的时候面试官也在敲😂