QC>Huawei
QC>- Сначала знание С++. Зачем нужны умные указатели, зачем нужен виртуальный деструктор, как устроен vtable, ещё какая-то муть. Я отвечал на всё легко и уверенно, интервьюер быстро "кивнул" и мы перешли к следующему.
QC>- Аппаратура и программирование на С. Какие есть архитектуры помимо x86? Рассказал про ARM. Дальше спрашивали про вычисления на GPU — рассказал про примерную архитектуру и принципиальные отличия от CPU. "Что ещё можно использовать для вычислений?" Назвал FPGA, немного рассказал про особенности. Дальше этот же чел расспрашивал про особенности С. Разные вопросы про отличие между int *a =malloc(20); и int a[5];, про устройство менеджера памяти, про страницы памяти и виртуальную память (почему номера новых страниц всегда больше, чем номера старых? чтобы происходит с номерами удалённых страниц?), про механизм работы extern, union, volatile.
QC>- Дальше были вопросы по математике. Как посчитать синус и косинус без соответствующей функции? Рассказал про ряды Тейлора. Что-то спросили про градиенты, попросили посчитать производную для |x| (модуль икса), а потом вторую производную. Дальше какие-то вопросы про градиенты. Перешли к аффинным преобразованиям и способам их описания. Рассказал про кольцо матриц, собственные вектора и их связь с геометрическим смыслом преобразования. Дальше спросили про Якобианы и Гессианы. Меня этот вопрос позабавил, но я рассказал и заодно упомянул, что эти штуки полезны для определения сходимости некоторых численных методов.
QC>- Многопоточка. Тут всё было как-то быстро, видимо после первых трёх частей народ уже заскучал. Базово про примитивы синхрониазции (мьютексы, семафоры), про атомарность, заодно про атомарность на уровне процессора. Это ответил, рассказал про контаминацию кэша и методы разрешения конфликтов в кэше процессора — достаточно.
QC>- Собственно, ML. Какие бывают слои у сеток, какие сейчас есть популярные архитектруры, почему 20 лет назад это не взлетало, хотя многие знания уже тогда были. Как инференсится дропаут, зачем нужна батч-нормализация, почему L1-регуляризация позволяет увидеть значимость фичей. Как построить эмбеддинги для слов, почему это вообще работает?