3月2号开始投递和准备，边投边学一、已进入流程美团 转正实习大模型算法岗3.2 官网投递，3.8 笔试，3.19 一面，3.26 二面，3.31 HR面字节 ByteIntern推荐算法岗3.14 内推投递，3.24 一面，3.26 二面，3.27 三面，临时加了hr面，oc了百度 星海计划AIGC算法岗3月初boss投递，3.13 一面，3.17 二面挂快手 可灵团队暑期实习 大模型加速/推理岗3月初boss投递某个岗位，3.12 简历挂转投此岗，3.18 一面，3.25 二面阿里系 投的都是转正实习大模型算法岗     达成成就：笔试大满挂    都是三月初投递的    淘天 3.8 笔试挂    阿里云 3.16 笔试挂    饿了么  3.14 笔试挂 3.27 感谢信    蚂蚁 3.20 笔试 中间某一天电话面了一次 问的不多 3.27 一面这里吐槽一下阿里系笔试，请问是在筛选超人吗，算法岗三道题基本只能写个签到题网易 网易云音乐大模型算法岗忘了什么时候投的，3.28 一面整体面试体验：美团≈蚂蚁 > 字节 > 快手 ≈ 百度，阿里系除了蚂蚁没有进面的无法评价。美团面试体验真的好，面试官老师都很尊重人，我说的每一句话都在认真听，每一轮面试都像在聊天一样；蚂蚁也很好，面试官老师虽然没有开摄像头，但是全程也是很尊重人，给的代码题也不难；字节的面试官老师们人也很好，就是问的东西有点太灵活了，全程没有八股，而是给你一个场景问你怎么解决，考察思维能力，手撕代码每一轮都是两道，一道力扣中等难度一道hard难度，再加上小的智力题，每次面完确实感到很累很难；快手两次面试都感觉面试官一脸疲惫，不过考察的东西也很灵活，无八股和手撕，一面拷打的我直接颓废了两天；百度我是真不知道面试官在装什么，一面还好，二面那个人看到我做的非主流方向，全程在阴阳怪气和嘲笑，只能说素质有待提高。二、泡池子华子 计算产品部 这个不能叫泡池子 但是华子时间确实比较晚 先放这儿了京东young 大模型算法岗 3月初投递b站 大模型算法岗 3月初投递商汤 模型压缩/加速岗 3月初投递oppo 第一志愿简历挂 第二志愿泡池子拼多多 算法岗 做了笔试后泡池子若干记不住名字的小厂和初创 都是3月第一周boss上投递的 基本没人理我 或者要了个简历后没消息三、未投腾子 其实一开始字节和腾子都不敢投，因为准备时间太短了害怕脏面评vivo 小红书阿里系其他集团和公司大疆momenta地平线能想到的就这么多

后续：下午就约了hr面，许愿可以oc---------------------------------------共1h1. 简单自我介绍2. 详细讲之前的一作顶会论文（这部分占的时间很久，差不多四十分钟了）3. 对大模型的应用有了解吗？ 4. MLA的原理详细讲讲？5. 手撕代码 编辑距离写出来后让优化dp数组的空间复杂度，上午刚被字节二面两道hard题加挖简历拷打过，中午脑子实在转不过来了，说了个思路，没写出来。最后这么简单的东西没做出来很难受，但这周总共面了六场真的快燃尽了，爱信等团子捞我了

大模型推理/加速岗共 30min1. 自我介绍2. 简历拷打3. 详细介绍一下GPTQ的原理4. 详细介绍一下flash-attention5. 如果让你去对一个模型做量化，你的思路是什么样的？6. 反问不知道是不是kpi面，感觉面试官很想赶紧结束，全程问的很快，之前一面我面的那么抽象都过了，也是很离谱

团子的面试体验太好了，是目前面过的中大厂里面最好的，我宣布我暂时成为团卫兵全程1h 忘记录音了 感觉面试官主要想从经历中考察学习能力和自驱力1. 自我介绍2. 上来先写两道代码题，一道动态规划一道数组排序，力扣中等难度，手撕出来了。3. 顺着简历问，主要是和大模型相关的，涉及大模型微调、数据处理等。4. 机器学习基础、深度学习基础，我记得问了分类、聚类、对于过拟合的处理、优化器原理等。5. 个人经历聊天，为什么不想读博，期望的base是哪里。6. deepseek技术相关， r1相对于v3有哪些改进。7. 反问环节，我问了面试官部门主要做的方向，目前遇见的技术难题是什么，总共需要几面。结束全程体验很好，面试官很随和，像聊天一样，不管能不能过，我都对美团多了一份好感。

后续：莫名其妙被捞起来了，约了下周的面试---------------------原文------------------本来投的大模型加速训练/推理岗，发的面试邮件标题也无误，却不知为何面试官是可灵团队的，面的内容是AIGC算法，全程被拷打。共 40 min1、开场就问我为什么要做那个小众领域的科研，答曰组里安排的没办法，然后简单介绍了一下一作顶会论文，听完后面试官直说他觉得太水了。2、QLoRA的原理，省显存的细节3、开始做数学题，当时面到这儿觉得就不对劲了，我投的不是研究岗啊，之前都在刷力扣，人直接麻了。（1）一个32×32的图像，在独立同分布且服从伯努利分布时需要多少参数建模？服从马尔科夫链时呢？无明确服从法则时呢？（2）算两个正态分布的KL散度的式子，用均值和标准差形式写出来，这个我记得是推扩散模型ELBO的某一步，但是我现场写不出来。中间夹杂一些扩散模型原理的问答。4、反问环节，面试官先说他很严格，要求去了发顶会，时间半年到一年，我感觉已经寄了随意问了几个关于可灵的问题，面试官说是商业机密不能回复，结束。心里苦

bg：本2硕9 一篇小众方向的CV顶会一作 若干论文在投 无实习经历一面：50min自我介绍论文详细介绍一下对扩散模型了解吗？介绍一下蒸馏技术原理。扩散模型蒸馏了解吗？零碎的大模型相关技术原理手撕代码 力扣中等难度 写出来了二面：1h介绍一下你的方向和工作（太小众了面试官没听过）简历拷打（中间面试官跑了五分钟）你这个方向和主流脱节有点大，做道思维题介绍完场景，想了很久，最后想出来大致是基数排序，中间面试官估计看我不怎么会，直接说感觉你准备的不太充分，后面还有机会，你得多follow前沿技术（组里做天坑ai方向又不放日常实习的心里苦），然后就挂了

1.介绍一下你自己2.目前做过工作，最有挑战性的是哪一个？介绍一下你具体做了什么？3.对大模型微调有什么了解？qlora的原理。4.看你简历上写了大模型量化，讲讲gptq和awq。5.谈谈你对vllm的理解。pre-fill阶段和decode阶段是怎么进行调度的？6.目前主流大模型的transformer block内的结构讲一下，哪些是可学习参数？7.layer-norm和rms-norm的原理。8.思考题：lora微调后怎么将计算量降低？9.能实习多久？什么时间能到岗？10.反问阶段。我问了安全公司为何需要大模型算法。说后续等HR通知共50min，电话面，整体体验还是挺好的，面试官有引导。