面经：分享投递Keep算法实习生（已OC）

本人985本硕，本科和硕士各有一段实习经历（某电商算法岗实习和某社交App算法岗），也在牛客刷了一些题，4月在牛客刷到Keep的实习职位开放，跟我的目标还比较匹配，AI算法方向，分享一下从投递到oc的经历吧。

timeline

4月底：收到一面通知
个人觉得Keep的效率挺高的，不到一星期就搞定全部流程

4月底：一面
时间：1h+自我介绍
1、项目介绍：问的很细，会追问简历上的实习经历和参与的项目细节，整体数据处理流程、模型效果评估方法心得体会等。对项目的挖掘还是挺深入的，建议提前做好准备。
2、八股：简单介绍一下BERT和TransformerAttention和self-attention有什么区别？Transformer的复杂度Bert用的什么位置编码，为什么要用正弦余弦来做位置编码？还知道其他哪些位置编码？讲一下生成式语言模型的工作机理用过LoRA吗？讲一下原理？等等。
3、算法题、以及其他问后续安排和实习时间等等
一面面试官我觉得蛮专业的，看起来是比较接地气，但给我的整体印象是大佬级别。

4月底：二面
时间：1h
1、自我介绍
2、项目部分，提问过往实习和实验室项目中使用大模型的深度，以及遇到的问题复杂度如何并怎么解决？提问的内容比较深，如果不是真实参与过很容易露怯
3、深挖八股Transformer 结构和 LSTM 的区别和优势，Transformer 怎么体现时序信息？
4、有没有了解过大模型加速推理？
5、讲一下FlashAttention?
6、算法题先说思路再写代码
7、其他还问了比较多关于健身行业相关的内容
二面整体上更难一些，因为有比较多业务相关的提问，还好我是Keep重度用户有些问题还算是回答比较流畅，面试官似乎还挺满意的，比较和善的前辈。

4月底：HR面
主要提问职业相关、团队协作等等，包括为什么选择Keep、遇到技术分歧怎么处理、怎么看待健身行业的前景等

5月初：沟通意向

给我的感觉是蛮高效的，不到半个月就OC了，中间还有个五一假期，个人觉得Keep在AI方面的技术挺有深度，因为我一直在用Keep跟练，很多数字人、健身规划都很智能，期待入职咯！
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