招联金融算法岗面试总结

1. 介绍一下项目2. 多头注意力机制的计算复杂度是多少？3.LoRA 的核心思想是什么？4. GRPO 训练时 KL 散度控制得怎么样？5. SFT 阶段如何避免对padding token 计算 loss ？6.训练 SFT 模型时 loss 出现剧烈震荡，你是如何诊断并解决的？7. Transformer 中为何使用 LayerNorm 而非 BatchNorm ？8. Transformer 里LayerNorm 放在 Attention 前还是后？有什么区别？9. logprobs 在一致性奖励中起什么作用？📳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。

感觉推荐算法跟开发一样 各种场景超多业务，但是增量真的有限，低的用DNN都能跑出收益，水位线高的都在卷生成式。我目前接触过一些ai搜，做一些意图识别、搜索算法也是需要训模型的，感觉是不是比纯粹的推荐算法靠谱一些呢

1. 实习介绍+介绍论文2. 介绍一下对推荐系统的整体的了解3. 知道哪些精排模型4. 了解DIN吗，讲一下DIN和DIEN的区别5. 介绍一下MMoE6. 介绍一下AUC的物理含义和计算方法7. 大模型在推荐系统的应用都了解哪些8. 了解Meta GR吗9. 找算法实习是专注于推荐领域吗？还是说有投大模型的岗位10. 手撕：lc143 重排链表讲思路+写+逐行讲代码11. 反问

📳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。