最开始是在7.14投的豆包大模型，当时hr打电话喊我面实习岗，我一脸懵，后面才知道是转岗投递了。因为没有实习打算，相当于直接挂了这个志愿。
一直到8月10多号，被另一个好心hr捞起来面二志愿，最开始是走筋斗云计划。
时间线：8.20一面，8.21二面，8.27通知挂了选择转正式批，9.2三面，9.3通知挂了。效率很高！主要还是业务匹配度不高，早挂早好，希望其他同学顺利！
一面
1.自我介绍
2.论文发表在什么期刊，在cs领域里做了什么？
3.大模型方面做过什么？仿真做的什么？
4.代码题：快排
5.贝叶斯优化原理，和网格搜索相比，时间复杂度省在哪里？
6.ADMM的思想
7.了解哪些机器学习算法？
8.XGBoost底层模型是什么？使用了什么思想？
9.Transformer的核心思想是什么？
10.RLHF和DPO是什么？
11.反问
二面
1.介绍项目情况
2.贝叶斯参数估计怎么做的？如何计算开销？
3.生成数据的场景是什么？
4.如果测试集和验证集的分布差异很大，应该怎么办？
5.ADMM的计算思想是什么？流程？收敛性如何？
6.算法题：min norm(x-y)^2, s.t. x1 >= x2 >= ... >= xd
7.反问
因为匹配度没有其他人高，挂了。
三面
1.自我介绍
2.项目情况：背景、来源、场景、模型构建、和现有方法比的优势、怎么验证
3.代表性项目是什么？
4.论文发表情况
5.为什么不去研究院或高校？
6.业务场景提问
7.反问
业务题没回答好，反馈说对业务的理解和表述不足，挂了。
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