《大模型岗位面试全纪录》电子书下载

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《大模型岗位面试全纪录》电子书下载：

这本书详细记录了一位求职者在2024年初至今大模型岗位面试的经历和感受，涵盖了多个公司和岗位的面试过程、面试内容和最终结果。以下是文章的主要内容：

面试经历
1. 字节跳动AML
​面试过程：两道题，注重coding。
​面试体验：面试体验差，面试官缺乏经验。
​结果：获得offer。

2. 边塞科技
​公司背景：专注于RLHF，创始人有OpenAI经验。
​面试过程：两面，深入讨论RLHF。
​结果：面试者因RL水平不足被拒。

3. 阿里达摩院
​面试过程：一面考Leetcode，二面与团队大老板讨论大模型技术。
​结果：因Leetcode表现不佳，补面后获得offer。

4. 月之暗面
​面试过程：广泛而深入的面试，涉及基础训练、Transformer架构、分布式训练等。
​结果：因Leetcode题目难未写出而拒。

5. 零一万物
​面试过程：一面与阿里推荐系统大佬，二面与NLP大佬。
​结果：因Leetcode题目难未答出而拒。

6. 好未来
​面试过程：一面简单的Leetcode，二面讨论数学相关GPT模型。
​结果：获得offer。

7. IDEA研究院
​面试过程：一面被拒，具体原因不详。

8. 科大讯飞
​面试过程：HR直接拒，原因是求职者不可能来合肥。

9. 百度文心
​面试过程：多轮面试，涉及数据处理、Transformer、大模型训练等。
​结果：获得offer，底薪4万多。

10. 百川智能
​面试过程：一面通过，二面因迟到被拒，理由是需3年以上经验。

11. 商汤
​面试过程：两面，一面Leetcode+MHA，二面表现不佳。
​结果：被拒，无后续消息。

12. 小红书
​面试过程：简历被拒，猎头要求Ph.D.。

13. 智元机器人
​面试过程：一面与稚晖君，讨论简历和常见的大模型问题。
​结果：未收到回复，被拒。

14. 面壁科技
​面试过程：两面，讨论大模型训练和Transformer相关内容。
​结果：获得offer。

15. 光年之外
​面试过程：简历被拒，三月份推荐。

16. 北京智源人工智能研究院
​面试过程：3-4面，涉及不同团队的评估、训练等。
​结果：默认拒，无后续消息。

17. 360
​面试过程：简历被拒，猎头要求高P（P8+）。

18. Minimax
​面试过程：多轮面试，前几轮考Leetcode，最后一轮与主管聊。
​结果：分配到框架组offer，未继续接触。

19. 昆仑万维
​面试过程：讨论之前训练大模型的内容。
​结果：获得offer，总包65。

20. 云从科技
​面试过程：两轮面试，涉及大模型训练细节。
​结果：被拒。

21. 阿里夸克
​面试过程：四轮面试，包括Leetcode和模型相关内容。
​结果：获得offer，总包70-80。

22. 衔远
​面试过程：三面，最后一面与周伯文老师。
​结果：获得框架岗位offer。

23. 潞晨科技
​面试过程：一面讨论框架内容，二面表达想做应用端。
​结果：被拒。

24. 蚂蚁
​面试过程：一面记不清，二面与徐鹏老师。
​结果：获得offer，第一年总包70-80。

25. 腾讯
​面试过程：简历被拒，猎头要求Ph.D.。

感悟
1. 大模型领域的竞争
​新模型和新paper：面试时出现大量新模型和新paper，更新速度快。

2. Research岗位的要求
​工程能力：Research岗位对工程能力也有要求，需要了解模型。

3. 硬核岗位的要求
​多方面能力：初创公司对应用、模型、框架、底层后端和硬件都有要求。

4. 个人发展方向
​模型优先：目前重点是模型，计划在此基础上发展底层能力（如kernel）。

5. 市场前景
​市场不确定性：目前市场前景不明朗，技术宅，不关注市场。

6. RLHF的前景
​强化学习：认为RLHF是有前景的方向，建议深挖。

7. 薪资水平
​薪资较高：大模型岗位的薪资相对较高，同P级别。

8. 公司方向
​语言模型：大多数公司集中在语言模型，偏研究的方向有多模态预训练。

关键问题及回答
问题1：在字节跳动AML的面试中，面试官的表现如何？
在字节跳动AML的面试中，面试官的表现被描述为很差，可以说是毫无面试经验的面试官。这可能导致了面试者在面试过程中感到紧张和不适应，从而影响了面试表现。

问题2：阿里达摩院的面试过程中，团队大老板讨论了哪些具体内容？
在阿里达摩院的面试过程中，团队大老板与面试者讨论了很多高层的对于大模型技术上的愿景和理解，包括大模型未来市场方向等内容。尽管面试者表示听不太懂，但这次交流让他学到了很多关于大模型技术的知识。

问题3：月之暗面的面试官在面试中问了哪些具体的技术问题？
月之暗面的面试官在面试中问了广泛而深入的技术问题，包括基础的大模型训练内容、transformer架构、分布式训练的切割和设备之间的交流等。面试者提到，面试官甚至问了不同设备之间的通信算法和底层communication算法的实现细节，例如ring-reduce的实现。

关联信息补充

人物
Kaiming大神：Kaiming大神是计算机视觉领域的知名学者，其论文在大模型领域具有很高的影响力。在面试过程中，他被提及为某位面试官的研究合作对象，显示出其在学术界的重要地位。

组织机构：
字节：字节跳动是一家知名的互联网科技公司，以其在人工智能和大模型领域的投入而闻名。该公司在面试中注重候选人的编码能力和实际操作经验，显示出其对技术实力的重视。

组织机构：
阿里达摩院：阿里达摩院是阿里巴巴集团旗下的全球研发机构，专注于前沿科技的研究和应用。该机构在面试中表现出对大模型技术的深入理解和前瞻性，显示出其在科研领域的实力。

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