730快手大模型应用算法工程师一面

#如何判断面试是否凉了#7.30 快手 50min

7.31约2面了在8.9

8.9更新：面完感觉凉。但感谢手子给这个机会，让我明白确实能力不足，以及一些技术方向，还得沉淀。

下面是一面面筋
人生第一次计算机大厂面试，写详细了点

### **【快Star】大模型应用算法工程师**

先让自我介绍，尴尬的是我直接按时间顺序先有点详细地介绍非大模型的CV什么项目了

于是在快到llm项目前被打断了，面试官说我来问吧

介绍RAG项目里面出现的BM25，我从TFIDF开始介绍，前面很流利，

后面BM25的那个词与query/doc的相关系数因子忘记了开始有点浑，

我直接说忘记了，他说没事反正就那些玩意

RAG项目的任务，语料库讲了一下
为啥不用数据增强以及prompt engineering，因为研究的idea不同
我主要讲了一下研究idea和challenge的任务
讲得挺多，导致问得不多

项目里推理加速怎么搞的，他说他也不了解，我说巧了我也不了解，

但我把我怎么弄的到最后实现了推理加速说了

PEFT讲了讲，说了lora和ptuningv2，但没详细问

着重有问RLHF和强化学习，我不是很了解。我讲强化学习的过程和概念，知道有这么个事情

coding：最长回文子串，拉了坨小的

看我dp不是很流利，就让我暴力了

暴力了给n3

然后说试试dp，dpij的含义半天不知道，他说不用想了，给我说了hh

后面和同学看原来还有马拉车这样的on算法，我算是拉了

但是对方也没有说表现出来，还是比较耐心地教我了dp的解hhh

然后反问

正常情况早10晚10

好奇业务在做什么，说是理解、生成

以及id、聚合相关的东西，

我这边就不说了，但他介绍得还不浮于表面，挺好的
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