字节大模型算法岗一二面面经

1️⃣大模型推理优化方面KV Cache 、PagedAttention 、FlashAttention 等技术，提升吞吐和显存利用率。2️⃣高频考点vLLM 与 PagedAttentionKV Cache 原理与优化推理加速综合策略3️⃣公司考察侧重点差异💞字节跳动：全面覆盖推理优化、推荐系统、多模态等多个方向，考察系统化思维能力👀腾讯：偏重推理框架（ vLLM 、FlashAttention ）和长上下文优化🍎美团／滴滴：关注实用化推理加速技术选型和实践经验4️⃣面试准备建议➡➡掌握核心原理：深入理解 vLLM 的PagedAttention 、 KV Cache 、 FlashAttention 核心技术的实现机制。➡➡积累实战经验：准备具体的优化案例，包括量化效果、延迟提升数据等量化指标。➡➡构建系统视角：不仅要懂算法原理，还要了解系统资源调度、并发处理等工程实践。⭕如果你现在：- 春招/秋招没方向- 简历没人看- 面试总挂- 不知道怎么准备📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

岗位名称：大语言模型算法面试时长：1h–1.5h自评分：8/10是否下一轮：是模型架构与基础原理目前主流大语言模型在架构设计上有哪些异同点？（追问）Decoder-only 和 Encoder-Decoder 在实际应用场景上有什么区别？介绍一下大语言模型中的注意力机制，多头相比单头注意力有何优势？（追问）如果减少头数会发生什么？是否一定性能下降？什么是大语言模型的涌现能力？目前对该现象的研究有哪些发现？（追问）涌现能力是否和模型规模线性相关？什么是 Embedding？词嵌入和句嵌入有何不同？（追问）Embedding 层是否会参与微调？为什么？大语言模型中的 Tokenization 是如...

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社招算法一面问PPT上的项目+一道hard题，约一个多小时。中间一个星期不回复，问就是有其他candidate。估计其他的面完不太行，以及我问的比较积极，捞我起来二面。线上/线下，为了表示诚意选择线下。我问hr要不要准备什么，告诉我啥都不用准备，到了现场老板问我光讲吗。没让自我介绍，项目聊得很浅，问为什么离职，有什么期待，等等。我信OpenAI研究员Gabriel Petersson的求职观点的鬼话，花了不到一天按照岗位要求举例的一项做了一个上线的demo，根本没有卵用。二面一样拒。他们只在乎你的落地经验的匹配度。求职不要花太多时间精力金钱在一个职位的申请上，公司只筛选，我们应该做的也是筛选。