ml scientist岗位 新开的应届生岗位 据说只有一个hc两位面试官第一位面试官主要针对简历问了某段经历 全程对实习公司的整体产品很多细节问的非常多 我实习负责的内容基本没问 大概30min第二位面试官前面迟到了10-15分钟左右 第一位面试官问完之后 开始提问1. 大模型微调输入长度问题2. transformer结构中限定长度的最主要原因是什么3. 如果微调后有新增的内容 怎么做？ （我说了rag和其他一些方式4. 开始问rag相关的 rag具体流程是什么5. 给了一个场景 让设计大模型➕rag流程6. rag中向量库具体原理是什么 怎么实现7. 插入向量库数据过大怎么处理8. 搜索向量库用什么方法 具体是什么原理差不多到这里已经是我知识盲区了 确实了解的比较皮毛之后表示问我一些基础问题..1. dropout和bn在神经网络中 先后顺序是什么 分析应该先dropout还是先bn2. dropout在训练和推理时分别使用 有什么目的 效果有什么不同 （这里没太理解dropout还能使用两次吗 后来查了一下是两种不同的dropout模式以上30min之后一道lc49 但在白板上文本手写 非常难用 刚写了一半 被面试官叫停说了个思路面试结束 lc时间差不多5分钟整体面试就到此结束了 没有反问环节和介绍环节 基本感觉已经凉了复盘1. 很多东西确实了解的皮毛 经不起深问 正好面试官问的全都不在我的舒适区 不断学习吧2. 面试前复习了简历相关+ml相关 都没有问 主要围绕rag问了非常多 没有相关经历第一次面试被问rag不过后来和另外一位同学沟通 他的面试就比较常规 过简历 一些问题 2道力扣 面试官会提醒写 简短的部门介绍…面试所以真的都是缘分 收到面试过于期待了 但反观面试这几个月 越想要的越得不到又学到一课 #paypal#

4.16 笔试4.28 一面 当晚通知二面4 30 二面 当天hr➕vx5.7 hr面 hr说通过了，发英语测评5.8 上午测评完，vx通知hr，发了offer太速度了，携程！！！有没有要去实习的友友，交流租房攻略

自我介绍简历上俩项目让挑一个比较熟悉的项目 挑了那个仿牛客网的 具体讲了主要实现哪些功能  用了哪些技术。问了数据库表的设计对于一些功能 有没有进行压测或者考虑哪个方面应该进行测试让写了道easy的算法题问简历写的比赛问有没有遇到过比较有挑战性的项目职业规划大概就记得这些 没有问八股 面试官很温柔 体验感好！时间很短 KPI就KPI吧 【秋招想找测试的工作 项目有没有推荐的啊 或者还需要准备什么知识 】 #美团#

携程 timeline：4.23 一面 4.28 约二面 5.7 二面 5.8 约hr面 5.11 hr 面 当天英语测评 5.13 oc