字节国际化短视频测开 一二面 日常实习

你醒啦，该投简历了⏳ 接上一篇，隔天收到的hr小姐姐的另一个邀请，预约的面试时间也隔了一天💼 base北京的一个自动化机械实习生，光听名字打死我也不会投，hr姐姐帮我选的，内容和数据分析相关，以及做一些前端的自动化的内容三个面试官，2中1外。2个非技术，1个技术。Part1 英文自我介绍依旧选择了做了一个ppt，在昨天的ppt基础上根据岗位描述删掉了一点java相关内容，保留纯python部分和机器学习部分。没来得及写稿子，选择了直接读ppt，还好面试官也没在意我到底写了什么低脂内容。还是围绕三个关键词讲，技能，经历，热爱。Part2 面试官提问老外先问，严重怀疑是德国人，因为英语说的一点口音没有，语速也不快，很容易听懂。英文提问环节：1.现在人在哪里?毕业状况?(找实习绕不开的问题……随便扯了点)2.你之前做的数据分析项目都是和环境相关的，而我们的岗位的分析任务主要和实际生产相关，你会怎么做来应对这种转变?(我回答底层的算法是可以迁移使用的，回答的很烂，甚至自己都想笑。)追问：你认为主要区别在哪里?(1.数据集质量和大小不同 2.需要的垂直领域知识不同，需要根据领域具体知识来指定标准，但我忘了标准怎么说了…老外面试官挺好的，帮我总结了我的回答，我：啊对对对，我就是这个意思)中文提问环节：(问题次序有点忘了)3.你做的项目中最自信的是哪个?你认为哪个值得进一步开发,或者应用到实际工作中的?(反正全是玩具项目，随便扯了点)4.在(小组作业)实现网站开发的过程中遇到了哪些问题?怎么解决的?(没有遇到任何问题，全程有大佬带飞…随便扯了一些有的没的)5.用最简单的knn算法为例子，讲解一下实施这个算法的整个过程?(简单讲述了一下理论，想要写公式被阻止，于是口述了训练流程，主打一个抽象)反问环节：这个岗位和数据分析哪里相关🤔 这么看来今天回答的太烂了，完全没准备到，对于自己的回答基本已经失去记忆了。总结就是面试官越多问的越抽象，只能靠平时积累。

为啥我的输出结果就是不对，求教 import sys inputs = sys.stdin.readlines() def process(): inputs_list = list(map(str, inputs[0].strip().split())) inputs_list = eval(inputs_list[0]) # print(input_list) # input_list = [2,3,2,3,2] # print(inputs_list) set_list = set(inputs_list) need_list...

字节or华为岗位：测开字节弹性打卡，早上10:30-晚上9:00，周六周日不加班华为虽然还没开奖但是暑假实习过三个月，感觉比较有希望。部门是做操作系统方向的，工作强度不算特别强，同事人也很好。本人在意的点：1.wlb   2.发展前景  #字节跳动##华为##offer帮选##offer决赛圈，我是怎么选的#🕒岗位/笔试时间

岗位是做首页笔记推荐相关的东西，感觉算是比较核心10.21一面：自我介绍研究经历询问，研究主线是什么你的这些论文主要解决了什么问题收益体现在哪里，baseline包括哪些讲一下大模型实习，我以为会问推荐实习的BERT和GPT的区别，都是怎么训练的二者的finetune一般怎么做SFT和RLHF一般各自用在什么场景，各有什么优缺点目前long-context中主流的方法有哪些transformer和lstm+attention相比，主要的改进点是什么对整个推荐系统链路有哪些了解打分样本空间分布与精排不一致（精排对粗排返回的样本做排序，粗排则要对召回的样本打分），相关的解决方案了解吗介绍下推荐实习...