阿里云内推

9.28 一面1、构建搜索二叉树2、项目3、逻辑回归介绍一下，损失函数4、逻辑回归缓解过拟合的方法5、l1和l2正则化的区别6、为什么l1可以起到稀疏特征筛选的作用？代码题没写出来==================10.13 二面/再次一面1、项目2、如何确保模型输出的格式正确？3、解码方式有了解吗？4、能否从解码方式上约束模型输出？5、大模型结构了解吗？6、注意力机制公式，为什么要除以根号k的维度？不除以的分布是什么，除以后的分布是什么？7、手撕零钱问题8、实现开根号代码题再次没写出来。。。。。。。。。挂了

目前已经是毕业几年的老鸟了，因为面试过别人，所以面小公司相对轻松。背景，研究生以来一直从事深度学习相关工作。目前在做垂直领域大模型和一些RAG。Q1：为什么跳槽？接下来基本是对着简历找感兴趣的地方。Q2: RAG 讲一讲你这个项目Q3: 分片怎么优化的？Q4: 评测怎么做的?Q5：什么时候RAG什么时候微调？Q6：self-instructQ7: 微调方法Q8: DPOQ9: 团队构成Q10: 产品不懂技术，如何缓解这带来的问题最后是反问。先拿小公司试试手，这个一面看起来问得比较浅。从我的经验来看，大概是想要确认你是否真的做过相关工作。欢迎大家小窗交流沟通。后面会陆续更新~

美团 （数据开发）-一面1.算法：归并链表2.编程语言：可变类型与不可变类型，tuple设计出来的作用是什么，深拷贝浅拷贝，闭包，继承与多态，面向对象与面向过程，Python内存管理机制3.算法：归并排序，选择排序，冒泡排序，快速排序的过程，时间，空间复杂度，快排能只用o1的空间复杂度吗，二叉树，二叉查找树，二叉线索树，b树，查找复杂度，树的遍历，栈和队列，如何简单实现4.数据开发：spark rdd是什么，spark任务执行的底层逻辑，join的底层逻辑， 数据仓库一般架构是什么样的5.操作系统：并发和并行，协程是什么，用在什么场合6.计网：五层模型，tcp/udp，三次握手，四次握手，能否两次握手，四次握手中间连接中断如何处理美团 （数据开发）-二面挖项目（不深）1. 数仓有哪几层，建立表的时候有什么需要注意的问题吗，举个例子，有哪些需要规范化的地方，这样规范化有什么样的好处2. MySQL和NoSQL，讲一讲区别，优劣势3. 讲一种你熟悉的机器学习算法，（答：attention），讲一讲它的原理，举个例子说明一下，你怎样评价一个模型的表现4. random forest和gbdt原理讲一下，优劣势是什么5. Git冲突怎么办，你如何撤回Git操作6. 聊一聊你对大语言模型的理解，它现在在哪些应用上落地，国内外技术上有什么样的差距7. 聊一聊你在工作中如何提出一个方案，并选择确定一个方案的8. 在项目中你是担任什么样的角色，你是如何跟进一个项目的进度的

2025届秋招可以说是大模型校招的元年，而且真的是大模型岗位最简单的一年（个人主观觉得）；虽然我的秋招岗位是嵌入式软件开发工程师，但是我读研毕业的研究方向有大模型啊，中间一些不区分岗位的公司面试也没少问我大模型的知识点，不耽误我梳理一些经典的面试拷打题目出来~一、基础概念与模型架构这些问题关注模型的基本原理、架构设计、以及不同类型模型的对比。请简述Transformer的基本原理；为什么Transformer的架构需要多头注意力机制？为什么Transformer需要位置编码？为什么transformer块使用LayerNorm而不是BatchNorm？介绍一下post layer norm和p...