滴滴 提前批 国际化地图 算法 一二三面
岗位是算法工程师
部门是国际化地图
滴滴是车轮战,一下午面了三面,每面完一个就通知一二十分钟后面下一个,最后人都麻了本来想每一面都写一个,结果面完之后根本记不起来,只能回忆起大概的问题,每个面试官都问了50分钟左右
能想起来的大概有以下问题:
1.深入拷打transformer的底层原理,包括从输入维度、过程中维度的变化还有各种细节
2.lora原理,一下午被问了三次,包括整体原理、两个矩阵分别怎么初始化的、矩阵的秩怎么选取等
3.其他参数高效微调方法了解哪些,我简单介绍了一下qlora、ptuning
4.deepspeed原理,主要是zero 123让我分别介绍一下
5.llama的结构相比transformer有哪些优化,我主要介绍了rope、rmsnorm、swiglu等
6.分词相关,问我bpe的原理啥的
7.问我目前的大模型有哪些可优化的点,我就说了两点,长上下文和幻觉相关的
8.rag拷打,问的问题包括召回方式、重排方式、embedding模型选取、召回不准解决方法、幻觉的解决、后续还能怎么优化等
代码题:
一面,能盛最多水的量,hot100的原题
二面,返回二叉搜索树第k小的值
三面,判断一棵树是不是二叉搜索树
整体感觉三面的时候感觉最好,可能面试官是个主管,确实有亲和力顺便问一下有没有佬知道三面完一般什么时候出结果?
——————————
更新,次日hr打来电话约了四面,我去,这第四面要是挂了沉没成本有点高啊,直接白白面四轮看来为了不让这个挂这两天得好好刷一波力扣了
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5.llama的结构相比transformer有哪些优化,我主要介绍了rope、rmsnorm、swiglu等
6.分词相关,问我bpe的原理啥的
7.问我目前的大模型有哪些可优化的点,我就说了两点,长上下文和幻觉相关的
8.rag拷打,问的问题包括召回方式、重排方式、embedding模型选取、召回不准解决方法、幻觉的解决、后续还能怎么优化等
代码题:
一面,能盛最多水的量,hot100的原题
二面,返回二叉搜索树第k小的值
三面,判断一棵树是不是二叉搜索树
整体感觉三面的时候感觉最好,可能面试官是个主管,确实有亲和力顺便问一下有没有佬知道三面完一般什么时候出结果?
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全部评论
是大模型岗位吗?这怎么感觉跟国际化地图没有关系😂
佬好厉害,我滴滴投完简历一直泡池子
佬,4面还是技术面吗?滴滴一共有几轮技术面呀?
听说四面是ssp面?
请问四面后还有收到通知么?面试链接点开后还有更新么
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