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4.12的线下笔试你现在才告诉我，光回去就得花几乎一整天，这属于是根本不打算招留学生了。有没有在上交所的牛油说说今年上交所的交易运行岗到底是个什么样的情况，值得这么奔波一趟么？#上交所#

4月24截止报名了，抓紧投秋招前斩获招总训练营offer和经验~招行数字金融训练营分线上初赛、复赛（数据赛道仅有初赛）、面试、训练营多个环节1.线上初赛初赛时间1h，题量不大，大部分是行测题目，后面有十几道产品和经济金融的题目各单元独立，每单元提交后不可修改。因为这个时间暑期还没怎么开始，大部分人也没把行测放在心上，所以建议在初赛前适量刷题，找找手感，对产品、经济金融不了解的同学也可以在网上找找相关的基础知识，这部分不会考太难，认真准备问题不大。2.线上复赛复赛一共48h，提交一个10页(含)PPT以内的产品方案，简单说一些经验。1最重要的是完成度，其次才是创新。阅卷老师看方案很快，有时候很难...

双非硕一年经验社招，之前只做CV1，4.10一面 简述下transformer,注意力机制公式，QKV cache ，闲聊提了一个场景如何用Yolov8检测，知道Lora 吗？简述lora 原理以及工作原理。有无大模型训练经验，怎么训练的，模型推理加速用的是什么。2，4月14二面，简述项目以及职则，说说CNN和tranformer 区别，项目中收获是什么，项目用的dify 还是langchain,了解lang graph吗，为什么用langchain ，说下rerank ，项目中用的什么检索策略，模型训练是否使用量化，数据管理用的什么，数据原因引起的大模型能力不足具体是数据的什么问题。说下梯度削减的训练策略3，4月17 HR面4，感谢信目前想起来的就这些，后续回想有的答的确实不好，毕竟经验不太够，下次吧 #面经#  #数字马力#

4.11号约的一面，横向三天16号约的18号二面，二面表现有欠缺，各位佬看看我能不能进三面。1、拷打项目。项目是关于CV的，面试官没有这方面经验，但是会一直细问项目的细节，让我一步一步地讲解给他，他全部理解了才会下一个问题，虽然问的都不深，但是问的很细，基本都回答上来。2、问机器学习的八股文。逻辑回归、线性回归、归一化、正则化。正则化回答的不太好，L1稀疏化的原因没答好。3、Transformer八股文。encoder、decoder、layer Normal和Batch Normal等，就是基础的Transformer细节。4、推荐系统八股文。问了解多少，因为我是CV的，所以了解没有很多，讲了讲基本的流程，粗排和精排。问知不知道精排的深度学习的模型，我没太了解过，说了个MMoE。5、手撕简单，就是个排序。但是一个字母写错了，面试官要求运行，调试了两三分钟发现一个字母写错了。这还有希望能进三面么。因为手撕很简单一个题，结果写错一个代码。面试官一直在安慰我说有点自信，手撕其实没有那么重要，一直在安慰我。（快手的面试官真的very好）这还有希望能进三面嘛，好痛苦啊，很想去手子#暑期实习 ##算法岗面试##快手实习##实习二面#