百度 大模型数据工程研发实习生 一面

#求助###算法实习生##现在手上有个offer，但为什么是干数据标注的活呢？应该去吗，因为没有实习经历，220一天

背景：是周五面完一面后，过了一个周末，周一电话约二面10.23 线上面试（80mins）：1. 自我介绍2. 深挖实习经历负责的业务细节（这里问的是真的细，真做过才讲的出来，我讲的半真半包装吧感觉面试官已经看出来了）对部门业务的全局认识，包括上下游业务和实现方案遇到的印象最深的问题，以及最后给出的解决方案（瞎扯了mt之前遇到的问题）对信创的思考（上一段实习公司使用了国产技术），技术架构的横向对比3. 拷打项目RPC 框架的使用场景以及方案细节框架可用性是怎么体现的（这部分聊了超级久，从负载均衡、容错机制一直探讨到第三方注册中心的心跳续约等技术细节......）SaaS系统的...

理想汽车 - 大模型算法实习生（长期有效，HC丰富，校招也开放ing）职位1-描述【大模型推理（Reasoning）与通用Agent AI】：- 研究通用大模型逻辑推理算法；- 研究o1的训练方案，搜索空间的探索与self-play的训练；- 研究Agent AI算法，助力实现L3智能；职位2-描述【大模型推理（Inference）优化】 ：- 研究大模型推理阶段的KV cache 优化算法；- 研究分布式GPU训练优化算法，包括但不限于负载均衡、显存优化等；总结：大模型推理方向，GPU资源丰富，实习+论文，我全都要！我们能提供：1.技术沉淀：参与大模型技术研究，培养解决技术难题的能力。2.实战经验：参与真实业务场景的落地和上线。3.论文产出：发表高水平论文，培养顶会写作能力。4.成长支持：Mentor指导，重视成长，和优秀的人做有挑战的事。我们期待的你：必备项：- 专业背景：计算机、数学、人工智能等相关专业的在校生，统计和强化学习相关方向优先；- 基础能力：理论功底扎实，熟悉LLM、NLP相关算法，精通transformer和RL等相关算法优先。- 工作态度：主动积极，自驱能力强，具有创新意识。加分项：（没有也没关系，我们更看重潜力）5.实习时长：能够长期实习，长期合作。6.竞赛大佬：ACM/OI大神，代码能力出众。7.学术研究：在ML顶会发表论文，研究能力出众。8.相关经验：有大模型推理、模型优化、大模型框架优化和强化学习等相关工作经验。工作地点：- 北京朝阳望京心动了？赶紧砸简历过来吧！📧 简历投递：xuhao12@lixiang.com 简历要求：邮件名及简历标题命名为“姓名-学校-专业-实习时长”和我们一起，驰骋未来吧！🚗

百度一面1h(10.28) 1.自我介绍 2.项目介绍 3.八股 4.两数之和（map 5.接受一个箭头函数作为参数，返回一个可多次执行的新函数（面试官说思路大致正确） 百度二面1h(11.1） 1.自我介绍 2.项目难点？视频流格式，视频压缩做过吗？ table，树形结构？ 3.typescript？用过哪些，和java的区别？ 4.讲讲tcp连接 输入域名到显示页面过程 5.cssom树？讲讲查找某个class元素的过程，如果有id，class等多个选择器，怎么进行匹配？ 6.网络安全？讲讲前端防御性编程？(蒙 7.用户登陆的防御方式？中间人攻击怎么办？ 8.usecount...