想做 AI Infra / LLM 推理系统 方向。 身边没有同方向的朋友能问，自己摸着石头过河整理了一份学习路线，越整理越虚——感觉知识点又多又散  我自己总结的核心路线就一句话： 先理解模型前向 → 再理解单请求生成 → 最后再看多请求 / 多卡 / 多实例下的系统优化 把 Decoder 模型和最小推理框架先跑通，再去看工业级系统，应该很多设计会自然浮出来——这个思路对吗？ 想和大家多多交流！

最近毕业答辩也结束了，感觉时间突然变多了，想到自己从去年找暑期开始已经在牛客上摸爬滚打了一年多了，从牛客上也学习到很多知识，建立了自己的一套体系。感觉是时候分享一些自己的求职经验，感谢前辈牛油们的帮助，也希望能帮到后面找工作的牛油。以下都是我的个人拙见，如有问题，也请大佬在评论区指出，感谢。 一、简历模版 这部分推荐大家刚开始选择一个简洁的简历模版，然后一直用下去，我使用的是超级简历，里面的默认模版是免费的。在做好初版后我有新点子，也可以一直在上面优化，很方便。不过免费的不支持保存多份简历。 简历的标题一般是自己姓名，可以在下面加上手机号和邮箱，如果有自己的帅照，可穿得正式点，附在简历标题旁边...