方向：搜索分类推广-视觉语言大模型-visual grounding，商品分类，以图/文搜图/文

二面和hr面结束之后再额外加了笔试，最逆天的一集。

一面

一上来就问，我们是11116，工作节奏比较快，能接受吗。先自我介绍，讲项目。问职业规划如何，为什么做机器人，现在搞自动驾驶现在却想来拼多多。挑了简历里目标检测的项目介绍，问backbone设计有什么讲究，知不知道为什么RepVGG不适合做量化，如何改进这个问题。讲讲目标检测的发展史（于是从传统讲到yolo/RCNN，anchor-free/based，以及DETR，还有CLIP出来之后的各种改进），能说下CLIP的原理吗，CLIP的缺点是什么，一次训练的batch（caption-pic配对数量）应该越大还是越小（从方差和特征的差异性，区分度角度分析），知道MoCo吗，MoCo如何增大batchsize（记录encoded code book，滑动平均更新）。

coding：力扣经典，最大岛屿数目

反问：业务范围，讲讲落地场景，怎么评估模型效果好不好。

一面结束以后做了性格测评。

二面

先介绍工作节奏，然后问拼多多对我最大的吸引力在哪里。介绍项目，着重讲目标检测，标签分配知道哪些工作，DETR是怎么做的，能不能讲下二分图匹配（Sinkhorn原理），做NMS-free还有什么策略。了解过什么不同的优化器，讲讲高斯牛顿和LM的区别，LM可以从什么视角看（正则、阻尼的GN或线搜索），深度学习最常用什么优化器（SGD和Adam），讲下momentum的原理。为什么DL不容易陷入局部最小。介绍一下之前发过的论文，讲清楚动机，方法。

coding：力扣经典，打家劫舍的改版。

反问：每天的流量大概什么量级，需要做很多infra的工作还是专注于算法设计。

HR面

为什么选择拼多多，看我背景都是机器人和自动驾驶偏多，有投其他IT大厂吗，是否独生子女，有无对象，父母工作情况，其他家offer拿到多少，期望薪资，能不能接受多多节奏，企业文化介绍。绩效考核评估形式。

笔试

1. 简单模拟题，推箱子，给箱子位置，人的位置以及一个操作序列，判断根据序列移动后能否把箱子推到对应位置
2. 给定[L,R]区间，找出区间内所有为3的倍数的子串
3. 给定一个序列代表多个人的身高，每个人都可以向右看到所有身高比自己矮的同学，直到遇到第一个身高大于等于自己的人（之后哪怕有更高的也看不到），计算所有同学能够看到的人的总数。单调栈，但是边界没处理好，死活找不出来，只过了60%。
4. 一个字符串替换题目，最后找到最小字典序的替换方式，题目巨长无比，根本没耐心看，直接退出了。

职位描述

岗位职责:

1、大 模型基础 模型研发:构建电商领域图像、NLP 多 模态大模型基座。持续建设和优化预训练、微调等算法，构建更加适合电商领域的大模型。

2、推进图像、NLP、多模态大模型在搜索、推荐、 广告领域全链路算法的落地:改进召回、粗排、精排、重排、相关性等漏斗效率，持续提升各个场景的用户体验、转化效率、GMV、收入指 标，持 续提升搜索、推荐的智能化水平。

3、推进图像、多模态大模型在图像搜索、同款识别等领域的落地，改善图像搜索的用户体验，通过技术创新为用户创造更大的商业价值。

任职要求:

1、熟悉NLP领域的基础算法，了解Attention、 TransformerBert、ChatGPT等基础NLPLLM模型。

2、熟悉CV图像领域的基础算法，了解检测、分割、分类、理解、生成等领域的基础算法。如FastRCNN YOLO ResNetInception. VIT SAM、VAE、GAN等。

3、熟悉多模态领域的基础算法，如Clip等，对模型原理有一定的了解。

4、熟悉常见的预训练任务，微调算法。上述技能具有其中-项即可。

5、熟悉Java/python和数据结构，熟练使用tensorflow或pytorch框架

6、具有独立的分析问题/解决问题的能力， 良好的团队合作精神

7、有强烈的责任心，较好的学习能力，自驱能力和沟通能力。

 

 大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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