百度 2025届秋招提前批 文心一言大模型算法工程师
文章目录
- 个人情况
- 一面/技术面 1h
- 二面/技术面 1h
- 三面/技术面 40min
个人情况
先说一下个人情况:
- 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
- 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
- 实习情况:快手推荐算法日常实习 + 腾讯大模型暑期实习
- 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
- 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/技术面 1h
- 自我介绍
- 为什么不做推荐转行做NLP
- 介绍实习,从背景、动机、数据处理、实验方案到成果,到后续安排,问了个遍
- 数据如何处理
- 详细介绍了LongLoRA,包括各种实验细节
- Sparse Attention了解哪些
- Transformer中有哪些加速收敛,防止过拟合的操作
- 介绍各种norm,batchnorm训练测试差异
- 位置编码方案有哪些?优缺点
- 长文本技术了解哪些,详细说一说
- 长文本和Sparse Attention的结合有哪些,详细说说
- 介绍NIPS论文,问了一些问题
- 手撕二叉树右视图,比较基础
- 反问
二面/技术面 1h
- 自我介绍
- 介绍实习
- 上线后有哪些问题,如何解决的
- 除了加数据微调,还有哪些方法缓解
- 往后做还能有哪些优化的地方
- NIPS论文
- 为什么转行做大模型岗位
- 大模型和推荐你觉得有哪些结合方式
- 快手推荐实习
- 推荐全链路简述一下
- 算法题:给定一个数n比如8,找到所有因式相乘组合,例如222 24 42 8,调试了半天写出来了
- 反问环节
三面/技术面 40min
- 自我介绍
- 问了论文相关情况
- 介绍NIPS论文
- 直接开始做题:给定数n(偶数),可以形成两行n//2列的数组a,要求对于任意列j都有a[0][j] < a[1][j],找到所有可能,dfs
- 对以后做的东西有什么倾向
- 看了看博客,主要内容都和GNN相关,问是否有对搜广推的执念,当然是没有的
- 介绍部门的业务,说欢迎来这边
- 还面试了哪些
目前还没谈薪,先等着
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