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滴滴 一面

1、問第一段實(shí)習(xí)

為什么選擇用多任務(wù)學(xué)習(xí)

lstm,特征有沒有做embedding,其中的hidden size是多少

展開說說api+xgboost,目標(biāo)值是什么

2、問第一段實(shí)習(xí)

知識庫數(shù)據(jù)集是如何構(gòu)建的

如何做RAG的

有沒有做微調(diào)

為什么LoRA微調(diào)高效,更新了哪些參數(shù)

手撕代碼:跳躍游戲,貪心動態(tài)規(guī)劃

反問:介紹業(yè)務(wù),需要對embedding,qkv比較數(shù)據(jù)

反思:

問的很細(xì)節(jié),需要對所有代碼都熟悉;以及我缺少對代碼優(yōu)化的思考

面試官人很好,感覺什么都會

簡歷內(nèi)容在精不在多,寫上去的就要經(jīng)得住拷問

全部評論
算法崗也看看我們這里吧,崗位巨多,穩(wěn)進(jìn)面
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發(fā)布于 04-10 17:06 天津

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發(fā)面經(jīng)攢攢人品timeline:投遞-4天-筆試通知-3天-筆試ak-3天-一面通知-5天-一面&當(dāng)場通知二面-2天-二面制作人面-2天-三面通知并當(dāng)天hr三面-3天-OC總的來說波克城市的面試體驗(yàn)非常非常良好,能感覺到內(nèi)部非常扁平,人際關(guān)系和氛圍很好,其實(shí)還挺心動的,但是最后還是拒絕了,公司本身在普陀,感覺還挺大的,我面的這個組是微信小程序組,做了悅動小子和靈畫師,好像收獲蠻大的,就抖音小廣告天天都在播的那個有同學(xué)有問題可以私信或者評論區(qū)問我技術(shù)一面   (那個虛擬背景有點(diǎn)真,我說他咋在咖啡廳面試)1.為什么想做游戲2.隨機(jī)數(shù)的實(shí)現(xiàn)邏輯是什么3.C++里面常用的STL 容器,底層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和它們的優(yōu)劣勢(說了vector,list,deque,map,unordered_map)4.Map/unordered_map使用場景5.遞歸容易碰到什么問題,然后要如何去解決?6.設(shè)計(jì)一個尋路算法7.1,000間宿舍床,學(xué)生的數(shù)量是大于床鋪的,一個班級要么全部都搬到那個新的宿舍里面去,要么就全部不搬,怎樣最大化地利用新出來的這批宿舍床?(一眼背包哇)8.多線程里面怎樣把一個線程怎樣把自己的數(shù)據(jù)同步安全地同步給另外一個線程9.在一個網(wǎng)絡(luò)交互線程里面,網(wǎng)絡(luò)線程收到數(shù)據(jù)了,怎么把數(shù)據(jù)發(fā)給 UI 線程,這兩個線程會一直跑下去,會拿到很多數(shù)據(jù),這種情況,數(shù)據(jù)是怎樣能安全地給到UI線程?10.了解opengl嗎11.簡介協(xié)程12.做一個簡單的游戲里的小機(jī)器人,AI 機(jī)器人,說一下思路(狀態(tài)機(jī))13.簡介有限狀態(tài)機(jī)14.有沒有遇到過讓自己非常困擾的問題?15.對加班的看法16.未來發(fā)展方向17.對公司了解程度18.講解公司情況:分組,我面的這個是微信小程序賽道,悅動小子和靈畫師是這個組,曾用白鷺引擎做 H5 小游戲,現(xiàn) Unity 可打包 H5 小游戲,未來可能用 Unity、Cocos 或白鷺引擎,建議了解 Cocos 引擎。19.加班情況:周一二四加班,其他時(shí)候不加班20.反問,當(dāng)場給我說應(yīng)該會讓我過制作人二面 (面試感覺非常好,一直再給我科普講解,感覺很舒服,挺慈祥的,雖然這樣形容一個中年人不太對,更多還是考察臨場應(yīng)變和價(jià)值觀)1.自我介紹2.閑聊游戲(主要講了老頭環(huán)和魂)3.閑聊網(wǎng)游(魔獸世界和ff14)4.沖了多少錢在游戲,花了多少時(shí)間5.閑聊策略游戲(講了文明六和歐陸)6.閑聊回合制游戲7.問對微信小程序的了解程度(尋道大千啥的)8.對后面職業(yè)發(fā)展的規(guī)劃9.對加班的看法10.聊了加班情況(工作一般不飽和,一二四加班,主要是為了年輕人學(xué)習(xí),怕回去直接躺了)11.問喜不喜歡運(yùn)動,說要多運(yùn)動12.對當(dāng)制作人的意愿(十分乃至九分的意愿)13.小組的分工安排#面經(jīng)##??蛣?chuàng)作賞金賽##offer# #游戲# #波克城市# #牛客AI配圖神器#
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1. 基本情況方向:數(shù)據(jù)工程,時(shí)間:40分鐘結(jié)束、16:00開始,無手撕,多場景2. 自我介紹3. 一些能夠回憶起來的(或許有不正確的地方):(1)提問R:你這個項(xiàng)目是課程作業(yè)還是什么?R:那你說說Hive和ClickHouseR:你談到了OLAP,那和OLTP有啥區(qū)別?R:沒了?ClickHouse適合那種場景?R:可以用作實(shí)時(shí)數(shù)倉嗎?R:課程中有數(shù)據(jù)庫相關(guān)的嗎?只有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法?R:MySQL系統(tǒng)學(xué)習(xí)過嗎?R:數(shù)據(jù)怎么導(dǎo)入到ClickHouse的?R:直接到ClickHouse?R:數(shù)倉分層?四層講講。R:那為什么要分層呢?DWS已經(jīng)差不多了為什么還需要ADS呢?R:場景題:在你的表上新...
牛客861513826號:A場景題:數(shù)量統(tǒng)計(jì)不說了;退貨平均時(shí)間:先溝通清楚,月平均退貨時(shí)間算不算上不退貨的用戶,不算的話,就只計(jì)算退貨用戶;一個用戶的退貨時(shí)間減去到貨時(shí)間拿到這件商品的退貨時(shí)間,然后計(jì)算每個退貨用戶的退貨時(shí)間,AVG開窗partition by月份,計(jì)算出每個月的平均退貨時(shí)間。如果要算上不退貨的用戶,也就是讓這個用戶的退貨時(shí)間是0,然后對所有用戶計(jì)算AVG同上。 B場景題:結(jié)合下面他提示你再想想數(shù)據(jù)傾斜,其實(shí)這道題是想靠你數(shù)據(jù)傾斜怎么解決;本來是一個商品購買信息表,記錄商品信息和購買者信息,如果給購買者信息加上性別,要求算出每個商品不同性別的購買人數(shù)。百分之八十女性用戶,所以如果單純對表進(jìn)行分組聚合,會產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜問題,由分組聚合產(chǎn)生。五種辦法可以解決,兩種hive參數(shù),三種SQL,往SQL方向聊,以防他追問參數(shù)底層,參數(shù)這種東西最難聊了,別給自己挖坑
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