快手推荐大模型一面

一面&二面（10.15）→ HR面（10.17）→ 三面（10.22）一面&二面：预训练数据怎么收集的分布式爬虫和清洗用的框架和数据库是什么分布式爬虫有没有做负载均衡分布式清洗有没有遇到爆内存的问题微调/评测数据怎么做的合成数据对模型能力的影响Qwen2-72B base的seq_len是多少，做完yarn之后呢？学习率变化的设计方式和原因继续预训练后模型通用能力变化大型集群出现坏点以后如何快速找出推荐两篇最近读的论文HR面：秋招情况对贝壳业务了解情况大模型/AI对贝壳业务增长点在哪考研情况……三面：秋招情况个人性格拿到oc的企业排序好像今天开始开奖了？三面后到现在一直是offer评估，许愿一下#贝壳求职进展汇总#

岗位是做首页笔记推荐相关的东西，感觉算是比较核心10.21一面：自我介绍研究经历询问，研究主线是什么你的这些论文主要解决了什么问题收益体现在哪里，baseline包括哪些讲一下大模型实习，我以为会问推荐实习的BERT和GPT的区别，都是怎么训练的二者的finetune一般怎么做SFT和RLHF一般各自用在什么场景，各有什么优缺点目前long-context中主流的方法有哪些transformer和lstm+attention相比，主要的改进点是什么对整个推荐系统链路有哪些了解打分样本空间分布与精排不一致（精排对粗排返回的样本做排序，粗排则要对召回的样本打分），相关的解决方案了解吗介绍下推荐实习...

第一个大厂面就这么走远了，心有不甘，但是确实不匹配，只能说还得学，还有机会。

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