美团2025校招 广告算法工程师 面经

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  • 一面/技术面 2024/09/05
  • 二面/技术面 2024/09/12
  • 三面/技术面 2024/09/19

一面/技术面 2024/09/05

  1. 拷打实习(拷打了很长时间)
  2. 你做的这些实验里,模型规模是怎样的?有没有训练过更大的模型?
  3. 给定一个pytorch的checkpoint,怎么将它转换成tensorflow格式的?
  4. 多机多卡分布式训练是否了解?具体流程是怎样的?
  5. 了解过哪些并行训练技术?
  6. ZeRO-1、ZeRO-2和ZeRO-3的区别?
  7. 给定LLaMA的参数量,怎么估计它的具体配置?
  8. 讲一下LLaMA的具体结构
  9. 为什么要用RMSNorm?它是怎么算的?
  10. 预训练阶段有哪些加速的方法?
  11. 展开讲讲Flash Attention,v2相比v1有哪些改进?
  12. kv-cache的原理?
  13. 介绍下PEFT的主流方法和它们之间的一些区别
  14. 手撕代码:买卖股票的最佳时机 III
  15. 概率题:圆的半径为R,在圆内随便扔一点,它到圆心距离的期望是多少?

二面/技术面 2024/09/12

  1. 拷打论文(让我共享屏幕对着自己的论文讲,大概30min)
  2. 在构建词表的时候需要把整个语料先过一遍吗?有没有特殊的处理?
  3. 假设词表大小为十万,我们在预测下一个词的时候,需要把这个十万的词全都算一遍吗?
  4. hierarchical softmax会带来哪些问题?
  5. 负采样和二分类任务的区别?
  6. 讲一下NCE loss和BCE loss的相同点和不同点
  7. 训练过程中有哪些你了解的可以分享的点?
  8. 在预训练阶段针对性能方面有没有什么优化?
  9. KV-Cache的具体实现是怎样的?
  10. 概率题:和一面一样
  11. 你觉得你做的这些东西在美团的业务场景中会有什么应用?
  12. 你可以总结一下你做的项目,如果你来我们这边,你觉得会怎样和推荐广告做一个结合?
  13. Milvus、Faiss这些有了解过吗?
  14. Faiss中常用的距离度量有哪些?
  15. 如果我们用内积作为距离,因为它不满足三角不等式,会不会出现什么问题?
  16. 在推荐系统里,怎么样能把距离考虑进来?
  17. 场景题:已知用户的经纬度和广告的经纬度,怎样将其转换成向量,使得两个向量的内积等于距离?(描述的不太准确,当时这题答得不太好)
  18. 手撕代码:二分查找

三面/技术面 2024/09/19

这一面偏聊天,没有问太多的技术问题。

  1. 能不能简单介绍一下你个人的情况?
  2. 拷打实习+论文(持续30min)
  3. 你在论文中担任的角色是什么?和其他人的分工是怎样的?
  4. 解释一下大模型训练框架中的数据并行、模型并行和张量并行
  5. 你对广告算法领域都有哪些了解?
  6. 你最近在大模型领域关注的亮点工作有哪些?
  7. 纯聊天

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