实习offer选择

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三四月份一直在准备保研和在校内做科研，当时顺便把BAT和一些其他大厂的算法岗也都投了个遍，但无一例外全简历全进垃圾桶了，也浪费了许多投递机会。可是当时不懂事，中小厂当时都不想投，感觉没必要。可是被挂太多简历了，于是又投了一些非互联网公司的算法，只有huawei机器学习接了我的简历，对接的HR一开始很热情，但机试过了之后就被晾在了一边，也不约面也不挂，后来自己调研了一下组的情况感觉也不是很想去，这一套下来对华子的印象也不太好，就懒得联系不了了之了。结果就是金三银四直接过去了（当时还没这个概念），直到五月末忙校内后才抛弃幻想，想着还是做点先开发吧，毕竟算法是近一年才开始有产出，而且是AI安全方向的...

混合云异构计算工程师工作职责-建设业界领先的AI异构算力容器平台，提供 高性能、高稳定性、高易用性的百舸产品，支持AIGC、智算中心、金融-结合 SOTA 模型训练推理优化原理，深入模 型结构与设计思路，将训练推理优化手段工程 实践化，为客户提供系统性加速方案，提升训 推效率-在自研芯片上适配常见大模型，结合深度学 习训推框架特性，开发或调优相关算子，提升模型在芯片上的性能和精度表现，辅助客户进 行芯片选型和应用-针对大规模异构集群场景下，探索训推任务 管理、异构资源调度、虚拟化混布、容器存 储、高性能网络、分布式训练和推理等技术的 创新和应用-探索业界最新技术方向，参与机器学习框架 等开源社区，提升百度混合云AI核心竞争力任职资格-本科及以上学历，有一定程度的计算机相关 专业知识背景-优秀的编码能力，熟悉Golang/Python/ Java/C/C++至少一项，有扎实的算法及数据 结构基础，有良好的编程习惯。-熟悉PyTorch,了解Megatron、 DeepSpeed、vLLM、SGLang等大模型训推 框架，做过测试、开发等工作。-对GPU芯片架构有一定了解者优先，熟悉 CUDA、OpenCL等高性能计算编程经验优先，有大规模训练推理实践经验者优先-具备推理优化的深度实践经验优先： FlashAttention、PD分离、专家并行、负载均 衡、模型压缩（蒸馏/量化）、缓存策略、异 构计算加速-具备训练优化的深度实践经验优先：分布式训练、显存优化（如Zero/Offload)、计算通 信Overlap、混合精度、MoE架构调优-熟悉Kubernetes工作原理，熟悉调度器、资 源扩展机制、容器运行时、容器网络等技术， 有Kubernetes开发和维护经验优先-有独立的分析问题和解决问题的能力，有强 烈的责任心，较强的学习能力和沟通能力

📍面试公司：京东🕐面试时间：7.3💻面试岗位：后端❓面试问题：怎么都是八股文，45min无手撕、有反问面试官很温和，没有问很难的，但是会不会是KPI1、自我介绍2、电脑上有没有生产环境3、项目的难点和解决思路以及你的收获4、ES的原理（这个没有很理解问的意思5、分布式锁、redisson的实现6、Redis数据结构7、JUC的syn和可重入锁8、JVM+GC9、MySQL的使用场景，MySQL的使用经验，10、聚集索引和非聚集索引11、B+树12、事务ACID和隔离级别13、乐观锁、悲观锁14、为什么有spring，springboot的优势，用了spring全家桶的哪些15、spring的AOP、spring其他的设计模式🙌面试感想：蛮简单的，有没有牛U可以帮忙看看进度，是不是KPI呀