一、面试问题

1. 自我介绍：要求简单版本。
2. 简历项目深挖：主要围绕上一段标注实习展开，涵盖标注体系、标注规范、数据集搭建、怎么评测prompt。
3. 为什么不考公，未来三年职业规划：考察职业稳定性与方向。
4. 上一段实习遇到的困难，怎么解决的：这个问题我居然忘记准备了！只准备了实习之外的困难，沉默了好几秒。
5. 如果标注效果不好，会怎么做：考察问题解决能力。
6. 常用的大模型，各家特点，什么情况下调模型参数：考察对大模型领域的了解深度。

二、面试感受

字节很注重结构化表达。面试官追问得很细，如果表述不清楚会被反复追问。

三、经验总结

1. 准备好每一个项目细节：简历上的每一段经历都要能经得起深挖。
2. 提前准备“遇到的困难”类问题：不要像我一样现场卡壳。
3. 了解大模型基础知识：这个岗位需要了解大模型基座的知识。