面试我的老哥看上去就很强。然后他还迟到了几分钟。自我介绍对着简历问，也是那种很随意的问。什么功能？什么亮点？哪些优化？切片表格的处理？推理优化有哪些了解？做题，数组相关，题目有点简单。但是我用的方法很垃圾，勉强做出来了。总体感觉，还是有点难面啊，大佬也不太在乎你的东西，因为你做的东西实在没有anything new? anything 引起他的注意。最后去搜了下这个老哥，履历确实有点强。。。C9+海外名校博跪了，我服了。

不知道是不是我一面，一面我提做都没做，一个字没写✍🏻。面试官上来先说了流程。1. 你简要自我介绍2. 详细讲一个项目，我问一些细节3. 你反问我大概30分钟就巴拉巴拉，聊很宏观的东西，细节也问了问。可能他更懂大模型优化，问了一个几种不同框架动态batch推理的差异？确实不会。。不过面试官也说，答不上来没关系，算是安慰下吧。

面百度，面试官焉儿哒哒的，随便问，随便面，随便写所以让写两数之和面试官就是走过场么？还是不想为难你？#牛客创作赏金赛#

四年多工作经验。讲讲你的项目，你如何接解决XXX，你有哪些思考？RAG你做了哪些优化？还有么？这个项目有什么新东西么？一直挖这种，就是想让你say something I don't knowXXX任务 有什么难点？如何优化，还有什么思路？记忆模块，怎么做的，除了用框架。你会怎么设计？最近读了什么论文？整个过程就是，说点我不知道的好吗？题目 前缀和，拓展到矩阵里面，没做出来。G点赞收藏，offer多多！！！

今天一家公司二面，纯写代码不聊别的。牛友们，收集5个赞！点赞收藏，Offer进账！热身pandas 建一个二维表基础的数据查看，前几行、多列、one-hot转换MLP模型定义训练过程可能最近有点冷，前面热身写得很慢，自己的笔记本键盘也不是很熟悉（总之就是要找点借口）后面就是熟悉的领域，基本上大差不差。欢迎大家交流面经(小窗私聊)，取长补短。

大家好！我从事深度学习相关工作已有4年，目前主要专注于垂直领域大模型和RAG相关项目。最近参加了几轮技术面试，收获了一些干货，特来分享，求个点赞支持！这次目标：5个点赞！有了更多点赞，继续分享更硬核的内容！面试问题汇总LoRA 微调原理：微调哪些层？常用训练参数设置：epoch、learning_rate 等。RAG 切片实现方法：如何设计和优化切片过程？微调中的常见问题与解决方案：面试官特别关注实际踩过的坑和解决思路。Embedding 召回优化策略：如何提高召回效果和模型效率？复读问题分析：原生模型复读不严重，微调后却复读明显，原因何在？感觉最近的模型不咋重复啊。领域知识注入：LoRA 微...

#面经#背景工作4年，长期从事深度学习相关工作。目前的主要方向是垂直领域大模型和RAG相关项目。  xdm本期要5个点赞！！有点赞继续分享面试问题1. LoRA原理，微调的哪些层，相关训练参数设置， epoch、learning_rate等等2.RAG 切片怎么做的？3. 微调中遇到了哪些问题，怎么解决？4. embedding 召回优化5. 原生模型复读不严重，为什么微调后复读严重？  感觉现在模型不咋重复了。。6. 领域知识能不能通过LoRA微调得到7. 如何解决大模型幻觉？或者说如何缓解吧8. loss 除以 10 和学习率除以10 有区别没？主要考优化器9. self-attention为什么要做qkv的线性变换？一开始听着这个题目，懵的10.机器学习懂不懂？11. self-attention 为什么 要做softmax？给你两个字符串，比如s1=acdk, s2=ckad，每次可以把s1的任意一个字母移动到末尾，问最少移动次数使s1=s2。如果不存在，则返回-1；题目：没见过，做不来。很想开cursor给它秒了。。。#牛客创作赏金赛#点赞给个鼓励吧~ 祝我们都拿到满意的offer!#ai智能作图#

## 👨‍🎓 背景介绍  我是个已经毕业几年的“老鸟”了，长期从事深度学习相关工作。目前的主要方向是垂直领域大模型和RAG相关项目。  因为之前自己也面试过不少人，所以现在面试相对轻松。但每次面试还是收获颇丰，决定整理一些面试过程中遇到的典型问题，供大家参考。  ---## 🔍 面试问题汇总  ### 1️⃣ 为什么离职？ 这个问题基本上每场都会遇到。好好编一下，比如想去更大的平台？### 2️⃣ RAG embedding 模型效果衡量？被问到过如何对比大模型的 embedding 与 bge 等轻量模型。  重点：结合具体业务场景和检索效果来对比。同一个向量空间？  ### 3️⃣ RAG 分片策略  数据分片### 4️⃣ DPO（Direct Preference Optimization）面试官问得很细，涉及到如何通过 DPO 优化模型生成效果。  重点：讲清楚 DPO 的基本思路，以及在实际模型训练中的应用场景。  ### 5️⃣ Layout 版面分析 * 主要针对文档处理中的版面分析任务。  * 重点：提到一些常用算法如 LayoutLMv3。  ---## 🔄 反问环节  * 关于团队技术栈、研发流程、成长空间等，提前准备几个深入的问题，展示对公司的兴趣和了解。  ---💬 **欢迎大家小窗交流，互相沟通！**  📌 **后续会持续更新，敬请期待！**  ---希望这份面经对正在准备大模型相关岗位的朋友有所帮助！🍀 祝大家都能拿到心仪的 Offer！ 💪#牛客创作赏金赛##面经#

目前已经是毕业几年的老鸟了，因为面试过别人，所以面小公司相对轻松。背景，研究生以来一直从事深度学习相关工作。目前在做垂直领域大模型和一些RAG。Q1：为什么跳槽？接下来基本是对着简历找感兴趣的地方。Q2: RAG 讲一讲你这个项目Q3: 分片怎么优化的？Q4: 评测怎么做的?Q5：什么时候RAG什么时候微调？Q6：self-instructQ7: 微调方法Q8: DPOQ9: 团队构成Q10: 产品不懂技术，如何缓解这带来的问题最后是反问。先拿小公司试试手，这个一面看起来问得比较浅。从我的经验来看，大概是想要确认你是否真的做过相关工作。欢迎大家小窗交流沟通。后面会陆续更新~

💼 公司岗位杭州老板电器股份有限公司base 成都工作职责：1.参与公司关于计算机视觉相关的项目2.通过研读相关领域文献寻找解决项目需要的问题的最优算法3.通过Matlab/OpenCV等对算法进行功能、性能仿真和验证4.利用C/C++在目标平台上实现算法岗位要求:1.计算机、模式识别、信号处理、数学等相关专业本科以上学历，硕士优先;2.掌握常用的机器学习/深度学习算法原理;3.在目标检测、语义/实例分割、人脸检测和识别、OCR、目标跟踪、行人检测、图像内容理解等至少一个方向有深入的研究和实际经验;4.熟练掌握TensorFlow、pyTorch、Keras、Mxnet、Caffe中任一种深度学习框架；5.具有较强的编程能力，掌握python或c++编程;6.具有较强的学习能力，良好的英语阅读理解能力及团队协作能力;7.熟悉数字图像处理相关算法优先;8.善于分析和解决问题，富有想象力和学习能力，良好的团队合作精神。9.有大模型经验优先💢 工作强度早九晚六🫶️ 团队氛围大佬带队，氛围融洽💰 薪资待遇25-40k/月公司地址天府大道中段500号（世纪城地铁站C口步行260米）【东方希望天祥广场A座】欢迎私聊

xdm背景计算机，硕985，非计算机，本2112020年毕业，入职国有企业德赛西威成都，nlp总包应该要多少😂

面试官很友好，奈何我太菜 个人背景 (没有背景的参考，都是耍流氓) 工作一年多(某国企) 硕985(计算机) ​ 本211(totally非计算机) 项目 以下内容结合具体项目，需要确认你是否真的做过 模型推理速度 CRF，HMM pooling反向传播怎么进行的 BERT的输入 word2vec，什么时候用层次softmax，什么时候用负采样 bad case怎么处理 嵌套NER 类别不平衡如何处理 viterbi 其他具体项目细节 其中3和5没答出来，而且项目单薄​ coding 编辑距离，增加操作的cost​ 01背包 twoSum 其中 1，增加操作的cos...