京东 2025届秋招 自然语言处理
文章目录
- 个人情况
- 一面/HR面 10min
- 二面/技术面 1h
- 三面/技术面 1h
- 四面/线下HR面 20min
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/HR面 10min
- 自我介绍
- 从实习中学到了什么
- 实习和学校学习的差异有哪些
- 找工作时最关注哪些因素
- 家乡是哪里,base选择
- 谈下自己面试这个岗位有哪些优势和不足
- 反问:面试流程问题
一面和二面连着的
二面/技术面 1h
- 直接开始八股
- Transformer中为什么用LN不用BN
- 图像中BN是怎么用的
- 在NLP中如果句子长度不一致,用BN会有什么后果
- 给定三维矩阵bsz * seq_len * dim,BN和LN分别作用在哪个维度
- 已知bsz seq_len dim head,参数量是多少,和哪几个参数有关系
- 带有多个注意力头的注意力机制计算过程
- 说出pytorch中维度变换的函数
- 显存OOM,参数,ZERO,vllm,梯度累积,优化器,混合精度
- 讲一下实习经历
- 长度外推技术
- 觉得自己做得最好的点是什么
- 使用华为的框架和显卡进行SFT有没有遇到什么问题
- LongLoRA和LoRA的区别
- 算法题:返回第K大的数,要求比快排更快
三面/技术面 1h
- 自我介绍
- 询问实习时间
- 快手推荐实习主要做的什么
- 实习期间做了哪些优化
- 介绍腾讯实习,相关场景
- LLM的长度扩展策略有哪些
- 介绍YaRN
- 客户是怎么用你们的工具的
- 幻觉怎么判断出来,如何解决
- 是否有调用外部搜索引擎
- 有没有用到Agent和RAG
- 910B适配过程中遇到的问题
- 深挖NIPS论文
- 下游任务介绍,效果为什么会有提升
- 给了一个现实生活中的例子,你的这篇论文怎么套上去
- 实习期间最大的挑战
- 技术上最有难度的事情是什么
- 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
- 自我介绍
- 实习留用问题
- 对京东的感受
- 有没有觉得不好的地方
- HR介绍了京东的价值观
- 科研或者实习过程中有没有做过很创新的东西
- 这个过程中有没有遇到什么很困难的事情
- 个人是否喜欢和享受这个过程
- 交流技术的渠道一般都有哪些
- 觉得之前实习工作强度如何
- 搜广推和NLP岗位的差异
- 评价自己的长短板
- 有没有和别人发生过技术上的不一致冲突,如何处理
- 自己做人做事的一些标准
- 目前的offer情况
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