本人双非本，985硕，研究生做的是计算机视觉，做多目标检测与跟踪，有一篇中文cscd论文毕业用 无其他科研成果。  四月份开始投实习练手，主要是一些小公司的模型部署相关岗位，没有投大公司。  说一下感受：1，小公司的话既要你会算法，又要你会部署相关，而且部署要求没有那么高，我面的公司基本都没有问一些与部署相关比较深的问题。这一点的原因我觉得是小公司不会把算法训练和部署分开，所以面试官两个都问。2，像cuda编程，ai编译器，算子优化这方面的内容在小公司问的比较少，但我从其他面大厂这些岗位的经验来看，这些是重点。3，像推理框架这些好像也问的比较少 不会太深入。总结及自己后面的复习计划：1，自己研究生做的算法要好好复习一遍，深度学习的基本知识，目标检测的发展历程等都要熟悉。2，大厂比较看中cuda编程，算子优化这些。要把这些东西的细节，优化的原因过程目的和结果讲清楚。3，推理框架，tensorrt和ncnn这些，把这些和项目结合起来介绍。

经历了慌忙的三月四月，终于找到实习艰难入职了，做一下这两个月近10场面试的经历汇总~自我介绍。一般来说这部分中规中矩，按模板来即可，但如果有简历没提到的内容想着重介绍，也可以在这里提一嘴（顺便看看面试官反应，是不是感兴趣深挖简历。这一环节通常是面试重点，也是我们需要准备的关键。通常来讲，面试官依据对口的技术点会以【实习】-【论文】-【竞赛】-【项目】的优先级随机提问，因此简历上涉及的关键词及相关概念一定要能倒背如流（否则容易扣大分八股：介绍一下Transformer讲一下Layer Norm和Batch Norm的区别接触过哪些大模型（chatglm，llama等大模型微调有哪些方法，适用场景...

求问，海康威视萤石部门的高性能计算岗咋样，对于实习生友好吗（之前没有做过cuda相关，希望能积累一点经验） #海康威视求职进展汇总# #你觉得找工作该拿大厂还是小厂练手#