AI 基础设施工程师(模型训练与推理)一面、二面面经
完整信息
本篇目录
Time Line
3.30投递
4月对接说投递信息有问题要修改
不懂因为28届还是有竞赛还是有论文免了机考
5.10综合测评
5.19一面&二面,当晚11:45收到反馈邮件
5.20对接说面试通过,询问了意向base,稍晚官网更新(符合114525)
6.2问对接人进度,说审批中,建议不要all in
6.9再问,说有困难,建议不要all in
死心了。。。
一面
自我介绍
简历上的微调Qwen在训练过程中有没有遇到过什么问题。
实际训练中各种参数怎么设置,这些参数是干嘛的
怎么评估训练出来的模型
在校期间的论文、专利成果
QLoRA
Agent的架构
ReAct
CoT
记忆系统怎么做
对GPU底层计算有了解吗?因为这个岗位相关
**听不懂的名词**有了解吗?我说您能举个例子吗?KV Cache
**听不懂的名词**有没有用过
手撕:优先级任务调度
没有反问
紧接着二面
共享简历自我介绍
你报的哪个岗位?
针对这个岗位,你有什么优势,结合简历
论文、专利成果
为什么从福大到杭电
美赛
说说华为价值观
你来实习的话期待是什么
忘了,总之是聊天问题,还挺愉快的,但是我很紧张
上一个面试官没留下问题
反问
本篇目录
- 01
简历上的微调Qwen在训练过程中有没有遇到过什么问题。
- 02
实际训练中各种参数怎么设置,这些参数是干嘛的
- 03
怎么评估训练出来的模型
- 04
在校期间的论文、专利成果
- 05
QLoRA
- 06
Agent的架构
- 07
ReAct
- 08
CoT
- 09
记忆系统怎么做
- 10
**听不懂的名词**有了解吗?我说您能举个例子吗?KV Cache
- 11
共享简历自我介绍
- 12
你报的哪个岗位?
- 13
针对这个岗位,你有什么优势,结合简历
- 14
为什么从福大到杭电
- 15
美赛
- 16
说说华为价值观
- 17
你来实习的话期待是什么
- 18
自我介绍
- 19
对GPU底层计算有了解吗?因为这个岗位相关