深信服面试吐槽

今晚线下面深信服，在ip地某一个酒店。约了晚上七点，大概六点45去到，然后50分左右接待的人员让我去对应的房间面试。本人是冲cv岗为主，没想到还进了面试实在没想到。
一面：大概40分钟左右。先自我介绍，介绍完面试官直奔主题问我有没有做过大模型相关的一些工作。我就分别讲了实习项目里其中一部分通过vllm的方式调用qwen2.5vl-72b进行相关信息的抽取（这里还画了流程图，说明前面怎么分类，然后根据分类结果以及图像经过prompt抽取）。然后后面讲了一个阿里天池判断文本是AI生成还是人类撰写，讲了自己大概是怎么通过llamafactory,lmflow去微调模型去实现分类。后面问到我大概微调了哪些模型，用哪个方法，我说了lora。具体怎么做。还问到了RAG和SFT对模型微调的效果孰优孰劣各有什么特点（这里答的不好，因为真的不会）。后面手画RAG的流程，让我说一下哪里可以优化达到改进回答的效果。流程和原理很简单，改进方面我说了比如嵌入模型的选择，重排模型的选择，计算相似度能不能采用（BLEU指标和ROUGE指标加权去衡量，我这里不确定对不对）。后面还说到了最后回答前考虑加入惩罚机制或者强化学习的方式去完善回答。还稍微问了用什么语言开发多，一面完就反问了后面流程说可能还有两轮技术面+上机+hr面。让我下楼等通知。
大概楼下等了5分钟，工作人员说我一面过了，等二面的面试官吃完饭就通知去哪个房间。
二面：接近一小时。先自我介绍，然后让我介绍了一个我觉得有挑战的项目。然后我把项目来龙去脉在纸上画出来讲清楚。然后开始问我这个对比学习过程预训练的数据集有无标签组成是什么（这个很好答），然后问我这个质量分数是怎么算出来的（这个项目涉及到IQA，刚好自己的论文也是IQA）,还问到我这个算法有什么指标去衡量。我讲了SROCC和PLCC后以及他们的含义，他不太理解[笑哭R]问我能不能告诉对应的计算公式，一紧张不知道怎么从细节去讲，只能举个例子去描述，终于懂了[笑哭R]。后面还问我这个还有什么改进指之处，我说后面对方提供了文件以及他们的类别（比如某个类别对应哪个清晰程度），通过分类模型去解决。这里还说到，中途如果遇到偏差以及如何解决，我说了优化数据集打分的情况以及根据对接情况优化模型。讲完之后，继续谈到了一面的那个提取信息和比赛。这里又画了两个流程图去解释过程，以及比赛数据集的构成，还问了一堆细节那样。最破防的来了：给了一场景题，让我类似设计一个高并发和负载均衡的程序去实现500w大小数据库的根据ID去查询信息同时满足15000eps，并写到新的位置。我真的不会，只想到说用字典键值对去实现,然后他说不太对，你这个建字典以及空间的消耗也要考虑。balabala说了下，后面问了我职业规划。反问完以后，让我下去等。过了几分钟，寄！#我的秋招日记#