文章记录了作者面试 24 家大模型相关企业的经历，最终获得 9 个 Offer。涉及智元机器人、面壁科技、阿里夸克、蚂蚁集团、百度文心等公司。内容涵盖面试流程、技术考察点（Transformer、分布式训练、LeetCode）、薪资情况及拒信原因。文末总结了基座算法与框架岗位的高频考点，包括多头注意力机制、并行策略、数据预处理及评估方法，为求职者提供参考。
2023 年三月前后，大模型在国内迅速兴起，笔者面试了多家大厂及初创公司。近期整理经验，希望能与同行交流。因时间跨度较大，部分细节可能模糊，列表按面试时间排序。
稚晖君团队。一面由创始人本人进行，询问简历经历及 Transformer 相关问题（如 MHA、复杂度、BERT/GPT）。后续无回复，判定为挂。印象较深，看好具身智能方向。
共两面。技术面涉及大模型训练、Transformer 及过往经历；二面聊 Offer。团队年轻，清华背景居多，Funding 充足。薪资较高。
猎头推荐，简历阶段被拒。
共 3-4 面，面试官来自不同团队（Evaluation、训练等）。感觉偏向招 Evaluation 方向人员。中途面试官爽约后未再安排，默拒。
猎头反馈要求高 P（P8+）。
面试轮次多（至少 4+ 轮）。前几轮侧重 LeetCode，大模型内容较少，含手写 MHA。最后一轮分配至框架组 Offer，算法组不考虑，未继续接触。薪资较高（总包 100+）。
考察大模型训练细节（参数大小、训练细节），无明显 LeetCode。面试官氛围轻松。Offer 薪资相对其他公司略低，但猎头反馈实际给得不错。
两轮面试被拒。二轮面试时长超 2 小时，深入探讨大模型训练细节、模型端、框架端及研究经历。沟通愉快但被拒。
4 轮面试，2 轮带 LeetCode。第三轮问标准大模型问题（Transformer、训练、分布式、Loss spike 处理）。第四轮交叉面，涉及搜广推、概率论、OS 问题。总包算上签字费约 70-80+。HR 沟通体验一般。
3 面左右，中规中矩。最后一面与周伯文老师聊。提供框架岗位，个人倾向模型相关。薪资较高。
主打框架。一面问框架内容（模型切分、Flash-Attention），深度较深。表达想做算法端后，二面问应用端较多，判定不做基座，挂。
徐鹏老师团队。二面为徐鹏老师本人，聊经历、大模型、搜广推、实习前后端。团队希望模型研究与工程并重。HR 面后发 Offer，第一年总包加签字费约 70-80。
猎头反馈要求 PhD。
猎头反馈要求 PhD。
共两面。一面 LeetCode+ 手写 MHA。二面表现不佳，具体遗忘。后续无消息，被拒。
猎头推荐。一面通过，二面迟到被 HR 以 3 年以上经验为由拒绝。
多轮面试。一面数据组，问数据处理内容。转模型组后面试，内容中规中矩（Transformer、大模型训练）。分组细致（模型、框架、数据分开）。总包底薪 40k+。
HR 先聊，认为无法接受合肥地点而拒。
一面即被拒。
团队背景相对一般。一面简单 LeetCode 未答上来。模型轮通过后获 Offer。项目为数学相关 GPT 模型。薪资未详聊。
一面阿里推荐系统大佬，问 LeetCode 及推荐系统问题。二面搜广推/NLP 大佬，考 LeetCode 未答出，挂。
面试广度深度国内厂中较专业。一面问基础训练、Transformer、框架端分布式切割、底层通信算法（Ring-Reduce 实现）、CUDA 编写能力。LeetCode 难度高，未写出。创始团队背景强，可惜未深入交流。
一面 LeetCode+ 浅问大模型。二面团队大老板，聊高层愿景及市场方向。纯研究方向，算力强，做大语言模型和多模态。补 Coding 后收到 Offer。
专注 RLHF、微调。清华背景，创始人有 OpenAI 经验。RL 积累多，但个人 RL 经验不足，挂。
这段时间面试了很多家（共 24 家，9 个 Offer，简历拒 4 家，面试后拒其余），学到很多。背景以基座预训练算法为主，对框架和 RL 有一定了解，后端知识（ML compiler、kernel、cuda）较浅，硬件几乎不懂。
几点感悟：
一些高频东西（针对基座算法/框架岗位为主，大体按重要性排序）：
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