ml scientist崗位 新開(kāi)的應(yīng)屆生崗位 據(jù)說(shuō)只有一個(gè)hc兩位面試官第一位面試官主要針對(duì)簡(jiǎn)歷問(wèn)了某段經(jīng)歷 全程對(duì)實(shí)習(xí)公司的整體產(chǎn)品很多細(xì)節(jié)問(wèn)的非常多 我實(shí)習(xí)負(fù)責(zé)的內(nèi)容基本沒(méi)問(wèn) 大概30min第二位面試官前面遲到了10-15分鐘左右 第一位面試官問(wèn)完之后 開(kāi)始提問(wèn)1. 大模型微調(diào)輸入長(zhǎng)度問(wèn)題2. transformer結(jié)構(gòu)中限定長(zhǎng)度的最主要原因是什么3. 如果微調(diào)后有新增的內(nèi)容 怎么做？ （我說(shuō)了rag和其他一些方式4. 開(kāi)始問(wèn)rag相關(guān)的 rag具體流程是什么5. 給了一個(gè)場(chǎng)景 讓設(shè)計(jì)大模型?rag流程6. rag中向量庫(kù)具體原理是什么 怎么實(shí)現(xiàn)7. 插入向量庫(kù)數(shù)據(jù)過(guò)大怎么處理8. 搜索向量庫(kù)用什么方法 具體是什么原理差不多到這里已經(jīng)是我知識(shí)盲區(qū)了 確實(shí)了解的比較皮毛之后表示問(wèn)我一些基礎(chǔ)問(wèn)題..1. dropout和bn在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 先后順序是什么 分析應(yīng)該先dropout還是先bn2. dropout在訓(xùn)練和推理時(shí)分別使用 有什么目的 效果有什么不同 （這里沒(méi)太理解dropout還能使用兩次嗎 后來(lái)查了一下是兩種不同的dropout模式以上30min之后一道lc49 但在白板上文本手寫 非常難用 剛寫了一半 被面試官叫停說(shuō)了個(gè)思路面試結(jié)束 lc時(shí)間差不多5分鐘整體面試就到此結(jié)束了 沒(méi)有反問(wèn)環(huán)節(jié)和介紹環(huán)節(jié) 基本感覺(jué)已經(jīng)涼了復(fù)盤1. 很多東西確實(shí)了解的皮毛 經(jīng)不起深問(wèn) 正好面試官問(wèn)的全都不在我的舒適區(qū) 不斷學(xué)習(xí)吧2. 面試前復(fù)習(xí)了簡(jiǎn)歷相關(guān)+ml相關(guān) 都沒(méi)有問(wèn) 主要圍繞rag問(wèn)了非常多 沒(méi)有相關(guān)經(jīng)歷第一次面試被問(wèn)rag不過(guò)后來(lái)和另外一位同學(xué)溝通 他的面試就比較常規(guī) 過(guò)簡(jiǎn)歷 一些問(wèn)題 2道力扣 面試官會(huì)提醒寫 簡(jiǎn)短的部門介紹…面試所以真的都是緣分 收到面試過(guò)于期待了 但反觀面試這幾個(gè)月 越想要的越得不到又學(xué)到一課 #paypal#
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東方財(cái)富HR面8人在聊
擁抱太陽(yáng)的芝士很忙碌：身上的尸斑也淡了
雪筍肉絲面：因?yàn)槟憔臏?zhǔn)備的，都是你得不到的。
而你平常心對(duì)待的，都是你看不上的。