简介

本文分享了得物大模型岗位面试经验，强调与HR提前沟通的重要性，详细介绍了面试各环节应对策略，包括突出项目与公司需求的匹配度、展示对预训练数据的理解、基础知识准备和编程能力提升。提供了通过体验公司产品了解定位、直接询问团队需求等实用技巧，为求职者提供全面面试指导。

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一、背景

面试前一天 hr 打电话给我，和我聊了大约 20 分钟。我发现，提前和 hr 沟通，互相了解彼此，有助于后续的面试。

hr 了解了我在我们团队主要参与哪些方面的项目，我了解了对方团队，搞 LLM 的定位和目标。

因为我在我们团队实习了快 9 个月，项目比较多，可以针对性准备下他们感兴趣的项目。（后面在一面的时候，我大致确认了他们的搞基座的整体目标，不过我认为我可以更早的有一个预判，提前准备）

小技巧：可以问问 hr 你们团队有没有发布的产品？然后去体验下这些产品，可以知道他们的定位。

也可以直接问 hr，你最缺搞哪些方面数据的人？这更直接，问问求职意向，hr 也应该会回答。

二、面试过程

简单概括下这次面试：面试流程中规中矩，考察项目细节和亮点，考验基本功是否扎实。

（1）自我介绍

name+学校+年龄…

实习参与和负责的项目。这里有一个小技巧：尽可能详细地举例你做了哪些方向的数据，具体是哪一个 step，让面试官发现你做的项目和他们现有的工作交叉重叠，让他对你感兴趣。重点在于表达清楚，不要含糊。

对预训练数据的 Insight。这一环节是我自己加的，我认为有一个好的认知总结可以吸引有思想深度的面试官。

求职意向。我的回答是：我想继续做数据方面的工作，因为数据是每个搞 AI 公司的核心，数据方面的工作也是一个不错的打好基础的职业起点。

（2）项目介绍

去重：MinHash 去重的流程和细节；问了一个很细的问题：如果 docA 和 docB 的区别在于 docA 比 docB 每一行之间多了一个空行，MinHash 会把 docA 和 docB 放在一个桶里去重吗？

Rule-Based filter & model-Based filter：先回答这一步的目标，为什么预训练数据要有这一步，再回答这一步具体是怎么做的，之后再和面试官讨论你是怎么做优化的，要注意哪些细节，做的过程中是否有什么亮点。

解析：问了一个很细节的问题，markdown 格式的 table，单元格合并这个，可以解析出来吗？

（3）八股

attention 计算，本人基础太差，还得补。

FlashAttention 问了一个原理上的问题：是否是通过优化/减少计算量做到加速的？

（4）编程题

二叉树的右视图（层序遍历，BFS）。面试前一定要多刷题，熟悉 leetcode 树的类。

（5）互相问答环节

主要搞清楚他们团队主要做什么东西，搞基座的目标。

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三、如何学习AI大模型？

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