NLP岗10.30 一面+二面11.1 笔试11.29 oc

多模态岗10.24 一面10.28 二面12.2 oc谈薪

9.10 技术面9.11 hr面直接进人才库11.13又捞起来技术面无hr面直接座谈会11.21 offer开了20k x 1.36

线上两轮 没问啥技术问题分公司 17-18wtimeline10.27 笔试10.31 专业面试11.8 综合面试11.19 offer

10.14一面 项目+八股+三道手撕10.17二面 项目+场景10.23三面+hr 项目+场景10.25主管面 项目+场景10.30 oc

线下三面直接入池一面：项目+基础＋手撕二面：项目+手撕三面：项目+聊天11.13 保温电话询问意向，期望薪酬11.25 再次保温12.12 oc定级

9.23资料评审 10.10ocbase 深圳

3.22投递4.19一面4.23二面4.25hr面5.11排序中5.13offer

oppo 多模态算法 base深圳高德 nlp/poi智能化 base北京人在深圳 估计高德的转正率有无大佬路过给点建议

1.问了一下学校 哪里人2.问了一下有没有做过数据挖掘 机器学习的项目/竞赛3.问项目4.有没有其他offer 想做什么方向

岗位：NLP/POI智能化3.27投递4.18一面4.23二面4.28三面无hr面基本上每一轮都是项目+八股 第二轮撕了一道算法题4.30offer call

1.问项目2.八股除了CLIP还知道什么多模态模型介绍一下BLIP2transformer的encoder中的信息是怎么用到decoder中的介绍一下lora和ptuninglora是怎么和原模型融合的训练llama的显存占用情况从参数量到显存占用情况的换算

1.介绍项目2.八股用过什么机器学习算法？讲一下随机森林 xgboost bagging boosting讲一下逻辑回归 用的什么loss模型过拟合怎么解决？测试样本不均衡选用什么评价指标？都是些机器学习的问题3.两道算法题 比较开放

1.介绍项目2.场景题/八股为什么要用LN大模型长上下文怎么优化？如何精确控制模型输出文本长度？3.概率题 推理题