京东 2025届秋招 自然语言处理

个人情况

先说一下个人情况：

1. 学校情况：211本中9硕，本硕学校都一般，本硕都是计算机科班，但研究方向并不是NLP，而是图表示学习
2. 论文情况：1A(NeurIPS)+1B(ICDM)已录用，还有一篇A会(AAAI 2025)最近快出结果了，以及一篇数据挖掘A刊TOIS在投，四篇论文都是一作
3. 实习情况：快手推荐算法日常实习 + 腾讯大模型暑期实习
4. 奖学金情况：本科生国家奖学金、研究生国家奖学金，4次校级一等奖学金
5. 其他：我的CSDN有一点粉丝量，至于其他诸如数学建模还有蓝桥杯获奖，以及优秀毕业论文和优秀毕业生之类的，对求职也没太大作用

目前等着谈薪

一面/HR面 10min

1. 自我介绍
2. 从实习中学到了什么
3. 实习和学校学习的差异有哪些
4. 找工作时最关注哪些因素
5. 家乡是哪里，base选择
6. 谈下自己面试这个岗位有哪些优势和不足
7. 反问：面试流程问题

一面和二面连着的

二面/技术面 1h

1. 直接开始八股
2. Transformer中为什么用LN不用BN
3. 图像中BN是怎么用的
4. 在NLP中如果句子长度不一致，用BN会有什么后果
5. 给定三维矩阵bsz * seq_len * dim，BN和LN分别作用在哪个维度
6. 已知bsz seq_len dim head，参数量是多少，和哪几个参数有关系
7. 带有多个注意力头的注意力机制计算过程
8. 说出pytorch中维度变换的函数
9. 显存OOM，参数，ZERO，vllm，梯度累积，优化器，混合精度
10. 讲一下实习经历
11. 长度外推技术
12. 觉得自己做得最好的点是什么
13. 使用华为的框架和显卡进行SFT有没有遇到什么问题
14. LongLoRA和LoRA的区别
15. 算法题：返回第K大的数，要求比快排更快

三面/技术面 1h

1. 自我介绍
2. 询问实习时间
3. 快手推荐实习主要做的什么
4. 实习期间做了哪些优化
5. 介绍腾讯实习，相关场景
6. LLM的长度扩展策略有哪些
7. 介绍YaRN
8. 客户是怎么用你们的工具的
9. 幻觉怎么判断出来，如何解决
10. 是否有调用外部搜索引擎
11. 有没有用到Agent和RAG
12. 910B适配过程中遇到的问题
13. 深挖NIPS论文
14. 下游任务介绍，效果为什么会有提升
15. 给了一个现实生活中的例子，你的这篇论文怎么套上去
16. 实习期间最大的挑战
17. 技术上最有难度的事情是什么
18. 转正和目前的offer情况

京东今年新增了一轮线下HR面，我是去北京京东总部面试的

四面/线下HR面 20min

1. 自我介绍
2. 实习留用问题
3. 对京东的感受
4. 有没有觉得不好的地方
5. HR介绍了京东的价值观
6. 科研或者实习过程中有没有做过很创新的东西
7. 这个过程中有没有遇到什么很困难的事情
8. 个人是否喜欢和享受这个过程
9. 交流技术的渠道一般都有哪些
10. 觉得之前实习工作强度如何
11. 搜广推和NLP岗位的差异
12. 评价自己的长短板
13. 有没有和别人发生过技术上的不一致冲突，如何处理
14. 自己做人做事的一些标准
15. 目前的offer情况