青书大模型算法工程师凉经, 新人求大米

最近开始面试了，想看看地里的面经，但是权限还不够，新人求求米，顺便放下青书大模型算法工程师凉经。

面试体验总体来说还行吧，但也不是特别惊艳。面试的过程就是围绕着大模型算法来展开的，问题也比较常见，没什么特别刁钻的地方，不过也能看出公司对这个方向的重视。

一面的时候主要聊了一下我做过的大模型推理项目，问的还挺泛泛的，感觉面试官没有特别深入地了解我做的东西。后面问了几个常见的八股问题，比如Decoder-Only和Encoder-Decoder模型的区别啊，还有LLaMA模型的细节，比如损失函数、位置编码、分组注意力啥的，感觉也挺标准化的流程。最后还让我手撕了一道Leetcode 215的top-k题目，这题比较简单，随便写写就搞定了。

二面也是差不多的套路，问了我一些常见的知识点，比如LLaMA模型的版本迭代（LLaMA, LLaMA2, LLaMA3）有什么区别，还有MoE模型的原理。这次的手撕题目是Leetcode 743 题，Dijkstra算法，这题也是老生常谈了，算法岗基本都会问到。

两次面试下来，感觉青书对八股的要求挺高的，不过他们的培养体系好像不太完善，更希望找到能马上上手干活的人。这也可能是我最后觉得不太对口的原因吧，毕竟我主要做的还是大模型推理方面的东西，而他们更想要有大模型微调经验的候选人。
总的来说，面试体验还可以，但也没有特别大的惊喜。感觉他们还是更希望能招到那些在这个领域已经比较有经验的人，所以不太合适。