面完大疆车载，就面了30min，还都是问的一些经历方面，实习经历校园项目经历，都没怎么问八股技术问题，是不是g了 #大疆求职进展汇总#

工作岗位：快手-AI平台-大模型小型化算法实习生工作地点：北京市海淀区西二旗中路29号元中心岗位要求：● 数理要求: 熟练掌握线性代数，概率论，信息论，凸优化等基础知识；了解矩阵论, 随机过程等● 框架要求: 精通PyTorch，熟练大模型并行框架的应用，包括 DeepSpeed，Megatron-LM● 代码要求: 精通Python● 对模型加速的算法研究有浓厚的兴趣，特别是针对LLM和SoRA等前沿模型的推理加速探索● 有论文发表经验优先，提供算力支持对创新idea的研究和应用岗位职责：● 负责快手内部AIGC大模型的推理部署效率优化需求，包括但不限于Diffusion采样时间优化，Dif...

一面技术面，线下。1. 自我介绍。2. 讲一下实习经历，都是自己完成的吗。3. 挑一个你最熟悉的项目讲一下，如何进行的freertos的任务调度机制的优化。4. C语言如何实现面向对象的思想。5. 函数指针是几个字节。6. 优先级反转问题是什么，如何解决。总体来说不难，但稍稍有一些八股，还捎带问了一些偏HR面的问题，这里就不写出来了。#通信硬件人笔面经互助#

1. 自我介绍2. 实习项目介绍，问的很细致3.  wide&deep模型怎么得到user/item embedding的？4. wide&deep用的是什么损失函数5. mtl模型了解吗？介绍下mmoe6. 多个任务怎么平衡loss7. relu做激活函数优缺点9.   catboost和 xgboost 区别10. catboost 怎么处理类别变量的11. 然后又问xgboost 怎么处理缺失值的12. xgboost的损失函数是什么13. DIN里activation unit结构介绍一下14. transformer结构中的attention机制是怎么样的15.   神经网络初始化权重为0的影响在关注搜广推算法方向的同学们，想拿到搜广推算法offer，可以私信我了解算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~ #面经#  #校招#  #推荐算法#  #快手#