科大讯飞-AI研究算法工程师 一面

微信用户_5412

无手撕，全程主要在询问项目八股:
1.PPO和GRPO详细介绍一下
2.看你写了OPD，你最近看了哪些相关的最新论文看问的几个问题，感觉是学历厂:
1.本科排名多少，是保研吗，实验室叫什么，毕业要求是什么，组内整体研究方向是什么
2.期望就业地点是哪里，合肥能接受吗
反问环节没有透露有多少卡，训的模型好像也是教育大模型之类的，不知道落地可能性有多大

微信用户_5412

一面:
先是问的两段实习相关问题，后续问的八股
1. Why Decoder only
2.对比学习常见损失函数有哪些
3.Transformer中除以d的原因
4.过拟合有哪些解决方法
5.L1、L2正则化分别是怎么做的
6.CLIP优劣势
7.分布式训练方法及解释
8.解释下LoRA，为什么work
9.预训练与微调的区别，Loss计算区别
10.项目相关，解释倒数排序融合的思想

微信用户_5412

全场35分钟，单机位腾讯会议简单自我介绍+简单拷问实习深度聊了两段科研，主要是我在讲。面试官对于某些设计的motivation提出了一些问题。还问了一些:关于当前领域其他模型的了解的情况，感觉答得一般，因为有些文献读了摘要就没深入了解，能讲的不多。面试官对于这个领域非常了解，我提及的几个模型他都读过[棒R]很专业的面试官最后问了一下课余提升自己的问题，然后就是反问。因为前面面试官介绍了工作内容，就问了点关于流程薪资啥的还有对我的建议。没有手撕，面试官问了平时自己写代码多不多，如实讲了用codex，然后简单问了几个python基础知识就过了

微信用户_5412

一面面试官看着很年轻，面试体验很好，主要还是项目+八股，面试官很认真听我的项目，后面还夸了一下，问了下方向，做ai认知的

微信用户_5412

1.自我介绍。
2.问科研和项目相关的一些细节。
3.在视觉SLAM中如何提高特征匹配的精度，降低
误匹配率?
4.对视觉SLAM相关技术的落地应用是如何思考
的?
5.对视觉SLAM只了解自己科研的部分还是整个系
统都了解(平时做科研主要还是研究前端多一些，
确实对其他部分不是很了解，如实回答了，面试官
建议做这个方向对整个系统都要熟悉)
6.反问。主要问了这个岗位具体的业务。