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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:

  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/技术面 1h

  1. 自我介绍
  2. 为什么不做推荐转行做NLP
  3. 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
  4. 数据如何处理
  5. 详细介绍了LongLoRA,包括各种实验细节
  6. Sparse Attention了解哪些
  7. Transformer中有哪些加速收敛,防止过拟合的操作
  8. 介绍各种norm,batchnorm训练测试差异
  9. 位置编码方案有哪些?优缺点
  10. 长文本技术了解哪些,详细说一说
  11. 长文本和Sparse Attention的结合有哪些,详细说说
  12. 介绍NIPS论文,问了一些问题
  13. 手撕二叉树右视图,比较基础
  14. 反问

二面/技术面 1h

  1. 自我介绍
  2. 介绍实习
  3. 上线后有哪些问题,如何解决的
  4. 除了加数据微调,还有哪些方法缓解
  5. 往后做还能有哪些优化的地方
  6. NIPS论文
  7. 为什么转行做大模型岗位
  8. 大模型和推荐你觉得有哪些结合方式
  9. 快手推荐实习
  10. 推荐全链路简述一下
  11. 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
  12. 反问环节

三面/技术面 40min

  1. 自我介绍
  2. 问了论文相关情况
  3. 介绍NIPS论文
  4. 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
  5. 对以后做的东西有什么倾向
  6. 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
  7. 介绍部门的业务,说欢迎来这边
  8. 还面试了哪些

目前还没谈薪,先等着

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