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一面（1）死锁的两种原因（2）模型量化的方式，我说kv cache和参数量化，面试官问量化是怎么提高推理加速的效率，我答不太上来（3）transformer自注意力层的时间复杂度（4）stack和dequeue的区别（5）算法题：有效ip地址一面面试官是我遇到最善良的面试官，他对跨专业同学的包容性大到难以置信。也很感谢他的宽容和鼓励。最后反问环节，他跟我举了jieba分词的例子，鼓励我要多看代码，掌握好基础知识，很多时候实际应用就是利用大量基础知识来展开实现的。很可惜，他base北京，最终要去的是深圳，没办法找他当我mentor二面印象最深刻的问题是知识蒸馏技术路线。当时我介绍自己的项目，项目是关于bert模型知识蒸馏的。这个项目本身是偏指标驱动的，只要达到一定加速比/参数压缩比和一定范围内的精度损失即可。而面试官则提问我是否有做过文献和技术路线的调研，这部分我没答太好。幸好后面讲自己的工作就比较顺利了。算法题是字节经典题目“螺母螺栓匹配次数计算”，有兴趣的同学可以去查查。至于有没有问八股我记不太清了三面以后的规划、以前项目遇到什么难点+如何解决hr面论文等级、几作、贡献是什么；用几个词评价自己；为了面试做了什么准备；对面试岗位的理解；简单介绍自己的项目；能实习多久；研究生成绩怎样（因为我是转专业的学生，所以hr可能比较关心） #腾讯# #机器学习# #cdg# #算法#

在学校开完宣讲会就直接进行了笔试，都是开放一类的简答题。比如个人工作与集体工作冲突的时候怎么办？领导安排的工作不合适怎么办？还有一些社评的题，如何看待晚婚这类的。第二天收到面试通知，先是专业面试，面试的是负责研发的领导，先是简单的自我介绍，重点是参加的研究项目。由于自己的研究和他们公司的还比较贴合，问了一些项目里的细节，整个过程感觉还是相对轻松一些，没有太大的问题。等了一会儿就进行了二面，是HR的面试，工作996能不能接受，还问了一些个人的情况和兴趣爱好之类的，谈了谈南北的差异。1、简单的自我介绍；2、做过的科研项目有哪些；3、研究采用了哪些方法，达到了什么指标；4、996这样的强度能不能接受...