百度 NLP算法实习 二面 kpi面

这家公司是做AIGC的，主要是做Diffusion相关。在我看来还是非常高大上的，就是抱着试一试的心态去面，过的概率感觉不大。面试是两位面试官，上来先是我的自我介绍（奇怪，上午那个居然没让我自我介绍）。这次面试还是围绕着简历进行的提问。第一个项目：是RAG相关的，问了具体的项目经历，其中问了存储的数据形式，以及调用数据库的触发条件。今天的两个面试都问了数据检索能力，因为之前在开发的时候确实没有定量地测试过准确度，只是看使用者反馈过来的效果（因为认识不多，可能就两位数）。问了数据是否是QA的形式，答：直接把文档embedding后传上去的。此外，还问了一些关于Agent、Prompt相关问题。还问了个COT第二个项目：用到了CNN和Bert。问了Bert和GPT以及两者区别，我就答了个encoder only和decoder only，感觉没答到点上。后面查了一下，应该是回答Bert是双向编码模型，用了一个MLM，GPT是声称是模型，将后面的词Mask掉，他的注意力矩阵是一个三角阵。再贴一个应用场景：GPT：文本生成、对话系统、自动写作（我答的是对于生成任务来说比较好）；BERT：文本分类、命名实体识别、问答系统、句子对匹配（我答的是做下游的NLP应用比较好，实质上是做的针对于上下文进行一个embedding。这答得感觉寄了）他们公司是做Diffusion的，这一波下来感觉我的经历切合度不很低，应该寄了。#软件开发2024笔面经##面经#

问题不算多，30min英文自我介绍对 Ir 岗位工作的理解 本硕会计，为什么不继续在审计  会计做下去 你理解的给更偏向于投后管理，投后管理与 Ir 异同你说一下 你更偏向于一级 Ir 吗 讲一下你之前写的报告、pitvhbook 负责哪些内容，怎么获取数据内容 反问

第一面:不知道是人事还是业务的面的视频20多分钟，问简历上的点，你是不是做过，熟悉PHP不之类的聊天，然后就我提到过的设计模式问了一嘴，协程为了一嘴。然后就结束了。晚上19点发的面试评价。感觉每个HR都在当天会知道面试结果。第二天9点多就打电话说第一面通过了。约线下二面第二面：电商部门的头头，应该要么是架构层的要么是业务层的，自我介绍，然后问我负责的业务，聊到第二个讨论我的那个数据大表怎么处理，然后我说了，然后他又说数据量大怎么怎么样，我就说了redis缓存缓解查询的一些，然后他说很多意思就是我没解决他那个问题，然后最后我就说如果是热key那就不过期。我不知道他是听懂没还是没听懂，然后说了一个方案：就是我说的这个redis。我也不好意思反驳他了,我就嗯。以为有下一个，他说：我就了解完了；然后说等下，我跟hr谈一下；然后hr在过来问了下工作时间，为啥离职。然后就没了。我还问了一嘴：第三面是技术面么，她说第三面是HR面，我都震惊了，2面没一个问很多东西的。也没问技术。应该是KPI面。公司环境：在南山科兴科技园，里面很大，差不多800-900个人。然后里面还有人直播啥的。科技园好多人，腾讯一些公司也在那里面，正好饭点看到很多腾讯大佬。

这次又是面的老东家，全程难度一般，没被问什么刁难的问题，面试体验感拉满。但是面试官没开摄像头，不排除 KPI 面的可能。Intern & baidu：了解 bRPC 么还了解百度哪些中间件和框架实习期间代码量有多少Intern & bilibili：为什么不直接通过 RPC 请求发送任务数据、而要通过 Redis List 暂存数据B 站内部如何配置 Redis Cluster项目使用 protobuf 哪个版本protobuf 如何实现上行兼容Data Structure：栈与队列的区别二叉树与链表的区别什么是平衡树、和二叉树的区别红黑树与平衡树的区别（与平衡树相比、红黑树的...