有点寄，算法岗面试官问我K近邻，之前笔试全是考的kmeans，我肌肉记忆kmeans脱口而出，然后面试官眉头一皱😭我记得我投的nlp，面试官看我写了多模态，问我cv咋样，我说研一大概了解过一些，研二研三就基本转向nlp了，cv推进缓慢。面试官说那你讲下swintransformer吧😭，没咋准备，磕磕绊绊回答完了（主要是他这种用transformer实现类似卷积的局部特征提取和那种特别抽象的池化操作很不好叙述），感觉这次面试表现很不好，整体回答都有点结巴，汗流浃背了 #金山办公面试#

刷到这篇文章，说明你非常优秀，已经通过了一轮或多轮技术面试，距离梦司的offer就差“临门一脚”了。由于技术和专业知识在之前的面试中已被充分考察，这一轮主管面或 HR 面的技术问题会相对较少。事实上，不论是主管还是 HR，都可能对具体的技术细节不再熟悉，因此更看重的是你的综合素质和与公司文化的契合度。这一轮面试通常以开放性问题（Open Question）为主，涉及简历之外的细节。他们会更加关注你的个人能力、经历、做法以及观点，全面考察你的素质。建议从实际出发，自信大方、真诚沟通，努力展示自己最好的一面。如果应聘的是技术岗位，表现出对技术的热爱和积极态度，并保持前后一致的回答尤为重要。此外，尤...

#软件开发笔面经#8月多投的，直到10月才开始笔试面试，九月应该忙着海外和c9院校面试吧，高等人才弄完了才轮到我，一共只有两轮面试，好评。一面 30min1.介绍项目经历，比较大的挑战，如何解决2.项目里有哪些优化，后续有什么可以深一步拓展的3.使用缓存时可能会产生什么问题，如何解决4.信号了解吗，平时接触过哪些信号5.操作系统中，进程同步与数据传输有什么方法，各自有什么特点6.了解过那些网络协议，https加密过程？7.缓存击穿，穿透，雪崩是什么，如何预防8.有一组服务器，现在来了一个任务，希望实现一个均衡调度算法，有什么思路9.java的容器了解吗，用过哪些，适用的场景？10.java的垃圾回收机制11.未来的职业规划12.反问二面 技术复试+hr面 20min1.项目介绍，创新点，性能如何2.一个数组，原地建堆，时间复杂度？3.操作系统的进程调度算法有哪些4.进程，线程，协程是什么5.开发相关知识是如何学习的6.项目做了多久，有哪些收获7.对于工作地点如何考虑8.目前的offer情况9.期望薪资10.反问

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...