最近已有不少大厂都在秋招宣讲了，也有一些在 Offer 发放阶段。

节前，我们邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。

针对新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点、大模型技术趋势、算法项目落地经验分享等热门话题进行了深入的讨论。

总结链接如下：

• 《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布

喜欢本文记得收藏、关注、点赞。更多实战和面试交流，文末加入我们星球

---

今天分享我们一位星球成员面试淘天集团算法岗面经：

最近面了阿里淘天集团算法岗，面试官很 Nice，技术细节问的很细，上来就是手撕代码，对我来说还是第一次遇到。

一面

1. 自我介绍

2. 一上来就手撕：无重复字符的最长子串

3. 介绍大模型实习

4. 数据集构建过程，效果如何评估

5. 常见的长文本扩展方案

6. post-norm和pre-norm优缺点

7. attention的时间复杂度

8. DeepSpeed的zero策略

9. 并行策略介绍：dp mp pp

10. SFT过程中有哪些参数比较重要，为什么需要warm-up

11. 大模型推理过程中有哪些参数

12. top-p和top_k同时存在时如何处理

13. 长度惩罚具体是干了些什么

14. LoRA参数有哪些，lora_alpha的作用

15. 先0还是先高斯分布，是否可以交换

16. RLHF原理

17. 对比学习原理

18. 反问：部门内业务

二面

• 自我介绍

• 实习经历介绍

• 数据集

• 如何测评模型效果

• 使用的什么显卡资源

• RAG

• 是否修改底层代码

• Encoder-decoder分离好处

• 括号匹配编程题

• 编程题合并升序链表

• 反问环节

技术交流