快手大模型后端开发日常实习一面凉经

一面：1.自我介绍2.写个prompt（尬住了）输入：故事片段 故事人物 任务 我的DIY输出：输出json格式（任务id：打分情况与解释）对每个任务进行打分，通过评测任务来推进后续过程（要求紧密相关）任务是否符合故事片段 人设 能不能继续续写 总分是五分为最高。 单个总分为五分 打分评测指标为 总共分为五个模块（1.1故事片段的质量（比如有没有匹配上对应故事人物的事件），1.2故事人物的质量（人物在片段中是否能正常匹配对应的故事情节与人设），1.3故事片段其中的顺序性与逻辑性，1.4故事片段能否实现一条完整任务线，若实现其中的任务能否进行关联后续故事。1.5任务执行情况的打分与自动标注）3.线程池讲讲4.场景1:前端通过http接口调用ai接口，ai接口每次需要处理n分钟，这种怎么保证可以支持更多的请求呢？（kafka+线程池+补偿+限流）不够继续拷打5.Kafka集群的如何实现的高可用（acks+副本同步+topic数据同步）6.kafka副本问题：有三个副本 分别的offset为 A：11 B：7 C：8 那么这个Kafka给其他服务可见的是哪个？如果其中挂了怎么办？如何同步的？怎么选举的？7.了解GC吗巴拉巴拉8.那你讲讲线上一直频繁full gc 排查过程9.MVCC机制10.场景2:IM的消息可靠性（我给的方案：会话级别顺序ID方案+客户端补洞机制，从性能瓶颈+redis挂了重启+群聊推送+消息存储+备份，探讨了15分钟）二面1.自我介绍2.系统推荐功能怎么做的3.了解市面上主流的推荐算法吗？（不懂）4.热门数据怎么存的 怎么计算的 方式是什么5.消息的顺序怎么保证的（继续硬控15分钟，内容为顺序ID+雪花ID+补偿机制）很快三面 ceo面 聊聊技术和hr问题#面经# #春招#

1、自我介绍2、项目介绍3、项目指令集构建细节4、RAG怎么做的，召回效果5、Lora原理，微调哪些层、怎么矩阵初始化的，不能都初始化为0吗？6、bert了解吗？bert的改进了解吗？bert和gpt有什么区别？7、transformer自注意力，计算过程，softmax为什么要进行缩放，不缩放会导致什么？8、llm的解码参数（top-k，top-p，Temperature，Beam Search）9、clip的对比学习，对比学习中的Temperature和llm解码器的Temperature是一个东西吗？10、了解blip吗？11、聊了一下论文的做法，问了为什么这么做，不那么做12、强化学习，ppo，dpo13、reward模型的损失函数（rank loss）？14、算法题：钥匙和房间（问为什么不用python写），写完思路就行了，没调，因为输入输出好像有问题，面试官说这样就行了。15、反问面试官很好，我没讲对的会纠正我。最后反问学习建议的时候，他说下次面试别切屏。更新：面完10分钟约了二面#算法##大模型算法工程师##面经#

本人考研结束，自觉成绩不够，遂准备参加春招，希望能和大家交流10##你会选择考研还是直接就业#2841#大家都开始春招面试了吗#0917

##格力# （格力工资一半是绩效，所以可以随便扣，以前不怎么扣，现在不一定了！！！！）目前因为工资倒挂，很多研发的部门开始给大学生降薪，这些部门（制冷、新能源环境、装备动力等）大约30%的大学生会在转正的时候被扣约20%总工资的绩效！！！基本永久扣，然后再每周评等级，好了不一定加钱，差了可能继续扣2024入职的已经开始扣了（本硕不论，211、985、提前批尤甚）！！！2025要来的请注意，一定要知道到哪个部门了！！！1职能类的部门暂时没有这种情况，不清楚以后咋样。