我的大模型岗位面试总结:共24家,9个offer

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 Datawhale干货 

作者:Rooters@知乎,方向:大模型

前 言

2023年三月前后,大模型突然国内火了起来,笔者就面了一些公司,有大厂有初创。最近挺多朋友聊大模型相关的内容,对面试也感兴趣,想这里综合写一下,也希望能和各位同行交流下。因为有一段时间了(最早面的半年了),所以大部分细节记不清了,列表顺序大概齐按面试时间排的。
后边会大体总结下面试的经验感悟,以及我认为要注重的内容,一家之言仅供参考面经

1.智元机器人(Agibot)(拒)

稚晖君那个。当时面的很早,他们好像还在一边组建团队一边搞东西,一面就是稚晖君本人,问了一些简历的经历,然后问了transformer相关的比较常见的问题比如MHA,复杂度,BERT/GPT这种。然后后边就没有收到回复,应该是挂了。这家是我开始面试的第一家,所以印象还比较深刻。和大佬交流感觉也挺顺畅,很看好他家的以及具身智能这个方向。给稚晖君大佬点赞!

2.  面壁科技/面壁智能(offer)

记得一共两面,技术上问了大模型训练,transformer相关的内容和过往经历,第二面好像就聊offer了如果没有记错。团队很年轻,大部分清华背景。当时感觉是不是有点太年轻了虽然清华背景这样子。印象里他们有说funding还是很足的。PS:包是挺大的。

3.  光年之外 (简历拒)

三月份猎头帮忙推荐的,简历拒。

4.  北京智源人工智能研究院(消失)

一共3-4面,面试官是不同team的人,有evaluation,训练等团队。面试时总体感觉他们想招偏evaluation这边的人。面到后面记得有一次面试官鸽了约好的面试,然后后面说从新安排时间,但是猎头或者HR就没有再给后续消息了,应该是默拒了。

5.  360(简历拒)

当时猎头说要高P,P8+

6.  Minimax (口头offer)

这家面试轮次挺多,具体记不清但是起码4+轮。前几轮都是考leetcode为主,问了很少很浅的大模型的内容,记得是其中一面是让手写MHA。最后一轮和主管聊完之后被分配到了框架组的offer,和猎头问了一下算法组是不是考虑,回答是不,就没再继续接触。PS:他家的包还是挺大的(总包说肯定到得了100+),在几家初创里都算大的,但是面试时公司的前景,业务技术方向感觉面试官没有沟通很多。主管面也是20分钟就匆匆结束了,没有交流很多信息。

7.  昆仑万维 (offer)

面试好像问了之前训练大模型的内容,比如模型参数大小,训练一些细节之类的,印象里没有leetcode。面试官记得很乐呵的一个人。当时拿到的包裹相对低一些,比其他公司。不过后边接触到猎头都说他家给的还是很可以的,所以不确定是不是自己记错了或者交流有误。

8.  云从科技 (拒)

两轮面试被拒掉了,印象很深的是第二轮面试超级长,设定1个小时面试聊了2个多小时。面试官问了很多之前的经验,大模型训练的细节之类的,模型端,框架端,之前做的研究都聊到了。感觉聊的是挺开心的,不过后边就被拒了。

9. 阿里夸克(offer)

4轮面试,2轮带leetcode,然后浅浅问了相关经验,第三轮主要问了大模型的内容,比较标准的问题(transformer,训练,分布式,如何处理训练一些问题比如loss spike啥的)。第四轮是cross面,推荐组的一个大佬,感觉是象征性面试,因为之前做过搜广推问了相关问题,问了probability和脑筋急转弯,最后问一些OS的问题我不会。几天后收到offer,和HR接触时感觉不太礼貌,交流有些摩擦。总包算上签字费大概70-80+

10.  衔远(offer)

3面左右,问的也比较中规中矩。最后一面是和周伯文老师聊。他家最后给了框架的岗位,但是我相对想做模型相关。包裹挺大的。

11.  潞晨科技(Colossal-AI(拒)

他家是做框架为主的,一面问了很多框架内容,各种模型切分方式,问的比较深,好像也问了flash-attention的内容,感觉答得还凑合。后来我表达了想做算法端,他们算法那边确实也在招人不过hc不多,二面是算法组的人面的,问的应用端比较多,感觉可能不做基座?然后面挂了。他家在圈子里感觉框架端名声挺大的,记得公司内部之前有人发他家新闻来着。

12.  蚂蚁(offer)

徐鹏老师团队。一面记不清了,二面是徐鹏老师本人。聊了之前很多经历,大模型,搜广推,本科实习时的前后端。印象深一点是徐鹏老师表达了团队人希望模型研究和工程都要做,research和engineering不分很细,这个和我的观点很像。接下来一轮HR面就发offer了,第一年算上签字70-80这样子。

13.  腾讯(简历拒)

猎头说要phd。

14. 小红书(简历拒)

猎头说要phd。

15.  商汤(没消息了,被拒)

一共两面,一面记得是leetcode+写MHA,感觉面得不错。二面好像答得不太好,具体问的啥忘掉了。。。后来没消息了,被拒。

16.  百川智能(拒)

猎头推的,安排了面试,第一面过了之后,后面二面我记错了时间,晚了很久(在外边开车)。然后被HR拒掉了,不过理由说的是要3年以上经验的,不知道是不是给我点面子。

17.  百度文心(offer)

这边面了好多轮。一面是数据组的人,问了很多关于大模型数据处理的内容,感觉答得一般,表达了想去模型组,然后面试官应该是和HR交流了,第二组开始就是模型组的人来面试。有没有leetcode不记得了,面试内容也比较中规中矩,transformer,大模型训练这种内容。后边和leader还有HR聊得也比较通畅。和初创不一样他家组分得挺细的,模型,框架,数据啥的都是分开的。(总包底薪40k多,几个月忘了)

18.  科大讯飞(拒)

HR先聊的,觉得我不可能来合肥就拒了。

19.  IDEA研究院(拒)

这家确实啥也不记得了,记得的就是一面就被拒了,很尴尬。

20.  好未来(offer)

他家感觉团队整体背景在众多公司中相对一般,一面问了一个简单的leetcode没答上来很尴尬,模型轮可能比较好最后还是给offer了。问题也比较中规中矩,包裹没聊。做的项目是数学相关的GPT模型,个人也不是很了解这个方向。

21.  零一万物(拒)

一面是之前阿里的推荐系统那边的大佬,问了leetcode和一些推荐系统的问题,感觉答得还可以。二面也是个大佬有搜广推,NLP相关很多经验,考了个需要动点脑子的leetcode,没答上来,挂了。没有走到很靠后,好奇他家后边面试会不会有大模型的大佬来面。

22.  月之暗面(moonshot)(拒)

这家感觉面试问的广度和深度是国内厂面的里边最相关也最专业的。一面是个大佬,之前Kaiming大神一些高引论文的共同作者。一开始问了包括一些基础的大模型训练的内容,transformer架构。然后开始问一些框架端的内容,分布式训练的切割和device之间交流,后面follow-up的问题问了不同device之间communication怎么做,底层communication算法有啥,我答案里有ring-reduce,然后再深入问了reduce底层如何实现,我就不会了。问了会不会用cuda写东西,我说了解很浅。最后给了比较难的leetcode,题目不记得了,没写出来,挂。看了下他家主页,感觉创始人和员工都很牛。这家虽然只有一面感觉在国内应该是背景很top的一家了。很可惜没有机会多聊一些。

23.  阿里达摩院(新达摩)(offer)

一面考了leetcode,浅问了大模型技术。第二面是团队大老板,海归,之前在北美连续创业成功,汇报行癫。聊了很多高层的对于大模型技术上的愿景和理解,大模型未来市场方向之类的,我其实听不特别懂,不过学到了很多。他家是纯研究方向,算力听意思挺nb的。主要做大语言模型和多模态大模型这两方面的。最后说我一面leetcode不太行,补了一面coding,然后收到了offer。

24.  边塞科技 (拒)

这家专门做RLHF,微调的。清华背景,创始人有openai的经验。聊了两面感觉在RLHF上积累特别多,学到了很多东西。楼主RL是个票友级别就无了。

总结

这段时间面试了很多家(共24家,9个offer,简历拒了4家,剩下是面试后拒的),也学到了超级多东西。楼主这边背景是做基座预训练算法端为主的,对框架端和RL的内容有一定了解(面试能凑合),对于后端的知识比如ML compiler,kernel,cuda相关的了解就比较浅了(问到觉大概率挂)。硬件几乎不太懂。感觉一圈聊下来几点感悟:

  1. 大模型这方向真的卷,面试时好多新模型,新paper疯狂出,东西出的比我读的快。

  2. Research岗位对工程也有要求,工程端也需要了解模型。

  3. 感觉比较硬核的岗位,尤其初创公司都是对好几个点都有要求的(应用,模型,框架,底层后端,硬件)。

  4. 楼主目前是:模型 > 框架 > 底层 > 其他。下一步想不放下模型的前提下,发展底层这边的能力(kernel等)

  5. 目前市场还看不太清,楼主对市场之前不太关注,也不感兴趣,技术宅。

  6. RLHF很有前景的方向,强化学习如果经历够的话也要深挖一下。

  7. 大模型包总体给的相对高一些(同P)。

  8. 目前大多数公司还是集中在语言模型,偏研究的方向会有多模态的预训练这意思。

考点

一些比较高频的东西(针对基座算法/框架岗位为主,大体按重要性排序):

  1. 多头注意力,频率太高了。coding轮,概念轮都考。复习的点包括:时间/空间复杂度,优化(kv-cache,MQA,GQA),手写多头代码。各种Norm,这个频率也不低,不过比较标准的内容,没有啥特意要说的,有的考手写,有的考概念和理解(为什么管用)。

  2. 框架相关内容,各种并行方式,优缺点。DeepSpeed,Megatron可以看看源代码,Flash-Attention等内容。这个点也经常考代码题。

  3. BERT,GPT等比较主流大模型,一些细节,比如位置编码,训练loss,激活,架构些许不同这种。自回归重点。

  4. 大模型训练,这个可能主要是工作经验相关,经常问比如训练loss炸掉了,如何解决,一些技巧之类的。面试时有些面试官会问一些很细节的东西,感觉是在确认确实上手跑过基座训练不是吹水。

  5. 数据预处理,BPE,tokenization,mask相关概念和对模型/训练影响,数据配比(有paper)。

  6. evaluation,如何评估大模型,安全性,有效性,公开数据,个别考过手写eval框架(多选,生成)。

  7. 根据投的岗位,多模态和RLHF内容可以适当看看。这俩感觉paper挺重要的,也大多研究岗位。楼主也少面了一些自动驾驶,RL啥的,不过结果不咋地。

PS:有些非基座相关的或者实在没啥印象的就没写。还有几家背景和面试感觉特别好的公司,不过猎头特别说了要保密,不方便发。我的大模型岗位面试总结:共24家,9个offer整理不易,三连

 

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正文完
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