秋招面试进展复盘+记录

😦百度 安全部门下的搜索  提前批一面
主要根据项目问，感觉比前两次稍微easy一点
lora原理，bert结构，截断长度token个数如何提升，rag大规模数据怎么处理，自然语言处理方面的了解程度，nlp大数据挖掘方面怎么理解，现在的大模型如何应用到搜索检索层面？

复盘：尽量多说些技术细节，尽量不要太大空和表面一看就没怎么用过，最好说完能表明你懂很多能应用的技术
（但说完做的感觉不是很有兴趣，投的太宽了，细的招的人少的容易挂，招的多的业务好像不是很符合预期...）

😳讯飞 NLP  飞星（教育和文献理解方向）  一面 
全程拷打，论文模型创新细节，细到每一步运算操作，矩阵计算，我直接把向量维度说上了，实验怎么做的，评估指标，
lora训练，怎么做的，参数，rag的流程细节。

编程：单词拆分 leecode139  动态规划

🤯字节 国际化广告   多模态安全检测 一面
transformer八股，讲讲模型训练方面的经历，

编程：奇偶链表

#软件开发笔面经#

😇虾皮Shoppe  知识图谱/NLP 一面
boosting和bagging在特征方面的区别，(没做过，...
nlp方面transformer八股
7b多的模型需要多少内存占用，估算一下

编程：单词拆分  leecode139（两次一样，心塞，发现是完全背包）

虾皮  第二次重投重新面（大模型算法岗）：
原理方面问的比较细：
bert详解，有什么缺点，bert有哪些改进模型；
生成模型了解哪些，GLM结构介绍一下
Lora的损失函数，优势和缺点
自己的应用模型的经历，改进经历等

编程：多个字符串 反转

😇美团-一二面   数据挖掘到店
真的很看运气，这次感觉把项目讲的比较详细，然后没问什么其他的，然后2道编程题，原来好的一面是1,2天后就二面....

🤠超参数-  算法
游戏ai，2道编程题，问了下岗位意愿程度

🤩360  算法  (面到一半说是广告业务, 为啥jd啥也不说）

bert的结构，比过去的文本编码器好在哪些地方？（这个确实需要好好总结一下）

我只说了过去word2vec窗口太小什么，还有很多其实：具体见图

AUROC指标介绍一下：

传统机器学习模型了解哪些，树模型，xgboost了解吗？

另外投了些算法实习面试当练手，面完回去补充了一些问答的不够的地方。

简单复盘总结：项目写的技术创新和深度还可以挖一挖，

流程中：
贝壳

跟各大不同部门HR语音聊3-4h以上得到的一些offer部门投递选择的有用建议：

HR都在利用信息差忽悠应届生进来，一般是语音打电话忽悠，这样方便不留下证据，可能的坑包括不限于：很坑的部门类似活多待遇低，来了跟当时说的做的东西不一样，来背部门的低绩效指标一年后out出去，其他还没有想到的...

建议：
1.不能听HR的一面之词，多调研，多找人打听真实情况，最好是内部部门工作的人
2.坑很多，需要自己多掌握多方信息，别进去没多久就后悔，一半内部转岗会有时间要求，一般一年后才能转，所以因为信息差和缺乏有效调研进坑痛苦一年也划不来
3.选择确实大于努力，有些人进去后内部转岗也需要具备良好的识别能力和眼光，有些人内部转岗才发现是从一个坑转到了另一个坑，现在不好的部门或许因为时代机遇顿时变香饽饽，现在不行不代表未来2-3年不行，因素很多，听到hr一些调侃“部门行不行看领导行不行，领导行不行看大领导行不行”，我问啥样的领导行呢？hr：能带领部门业务取得利润且赚钱的领导。重点因素：领导，大领导...

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