实习电面 N卡V核I弹D厂IA deep learning engineer

回馈地里，积攒人品。

lz cs master在读。

电面机会是猎头般的hr给的，7月hr轰炸了多封邮件让我发最新简历给他们，被情怀卡厂感动，虽然没时间准备面试，还是接了。
但当时有ddl缠身，推迟了两个月到今天才面。几乎裸面，因为ddl还是太多，没时间准备…

岗位: deep learning

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还是很想去的。

听说今年找n家实习的都有cuda技能要求，cuda其实学起来很快，几小时就能入门，给大家分享几个链接




祝各位找实习顺利！求大米！

更新二面…
二面依然没有考cuda和c++，没有problem solving，密集地问了45分钟ml和dl的基础知识
- fsl zsl
- regression optimization
- svm v.s. logistic regression
- ways of pca
- pros and cons of  activation function
- talk about the optimizers
- talk about  dropout and BN

想到再补充

更新…

26小时内收到邮件，move on 到二面了，这下可能真要扎扎实实考CUDA和c++了。谢谢地里的人品！！！
会继续更新的！

clairetotoro 发表于 2018-10-5 04:59
更新二面…
二面依然没有考cuda和c++，没有problem solving，密集地问了45分钟ml和dl的基础知识
- fsl zs ...

你好，楼主，能问下fsl和zsl指的是啥吗？祝好运。

muzifft 发表于 2018-10-22 23:43
你好，楼主，能问下fsl和zsl指的是啥吗？祝好运。

是zero shot learning 和 few shot learning。祝你也好运~

更新三面。
三面面试官是高级cuda工程师，所以怒复习cuda。
然而面试官问了我的CUDA exposure，说“我不会问你CUDA问题哒！”

啊… 所以总结下来，这是和岗位十分切题的三场面试。 deep learning + software engineering。
需要你会C++ 和 ml, dl，剩下的就是共通的刷题了。
更底层的，虽然在nvidia的其他岗位考得很多，比如cuda，但是这里不会额外要求对你在这一层有精通的知识。

继续分享复习cuda的时候遇到的好资源：
面试常见问题: matmul
https://github.com/lzhengchun/matrix-cuda/blob/master/matrix_cuda.cu

如果你需要巩固基础、或者入门cuda：
1. https://www.nvidia.com/docs/IO/116711/sc11-cuda-c-basics.pdf
supercomputing 11 年的tutorial，基础中的基础，但是但是slides已经讲得循序渐进，能让你快速了解所有基础概念。
http://videolectures.net/deeplearning2016_bernauer_olson_deep_learning/
这个重点在gpu的架构介绍

英伟达网站上也提供了一些非付费资源，比如 existing university course:
https://developer.nvidia.com/educators/existing-courses

我推荐上面没提到的斯坦福的CME 213 cuda部分，这个也有视频
https://www.youtube.com/playlist?list=PL3ZuCUakLElUfLVRoyFKl_FeeYcIOLm0p
http://web.stanford.edu/class/cme213/lecture.html

deep learning可以过一下cs231n，常考的optimizer 理解如下：
http://ruder.io/optimizing-gradient-descent/index.html

面试的朋友们加油！

楼主请问你面的职位就是deep learning engineer吗？不是research之类？

benny 发表于 2018-11-20 12:28
楼主请问你面的职位就是deep learning engineer吗？不是research之类？

是engineer，不是research。组似乎是dl application组