LZ也是经历了完整的秋招补录，获得了几个大模型相关的offer选择，***希望大家指导，有各offer的内部信息就更好了***字节 tts算法 自动出价与bid CVR模型 base杭州余杭 (n+2)*15 + m qzf  1-2（已签三方）华为 昇腾推理开发部 大模型推理 ai infra与vllm相关 base上海青浦 (n+2)*15 + (m+29) qzf（qzf三年发完，不含绩效月薪为n-4，年终奖具体月数存疑，面试官说有6-8）  16a蚂蚁国际 金融大模型算法 海外蚂小财+ai trading（海外以香港为主，也包含马来西亚等其余市场）base杭州 (n+2)*15 + 2k安家补贴 + (m+9) qzf p5腾讯 csig QQ浏览器 大模型算法 内容理解与AI搜 base成都天府 n*15 + (m+4)股票 + (m+5)qzf  t5（暂不考虑）个人考虑:1）个人现在是偏向华为这边，觉得纯大模型做的会更纯粹，比后训练更少基座迭代带来的反复，其余两家主做后训练与蒸馏2）华为给的非常有诚意，但是华为在企业风评这块比较差，强度也比较大，会顾虑强度与高期望能否接住的问题3）蚂蚁没开奖，这个垂域恰好是我最感兴趣的方向，抱有期待，最终可能在华为与蚂蚁之间选择

1. 先简单介绍一下你自己，重点说说你最擅长的技术领域和最有成就感的项目。面试官您好，我是XXX。我最擅长的是C++后端开发和系统编程，对高性能服务器、分布式系统比较有研究。最有成就感的项目是我做的分布式缓存系统，从零开始设计实现，经历了性能优化、架构演进的完整过程。最初QPS只有几万，通过内存池、无锁队列、零拷贝等优化，最终达到了20万QPS。这个项目让我深入理解了高性能系统的设计原理，也锻炼了解决复杂问题的能力。除此之外，我对Linux系统编程、网络编程、多线程编程都有比较深入的实践。2. 详细说说你的缓存系统项目，从系统设计的角度介绍架构、技术选型、关键设计决策。这个缓存系统的设计目标是...

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.项目拷打2.大模型推理加速办法3.压缩量化方法有哪些 量化的优点有哪些4.权重量化、激活值量化、kv cache量化都有什么好处5.kv cache原理 了解page attention吗 为什么效果好6.了解prefix cache吗7.ai应用（agent）的构建大致讲一下包含哪些模块8.手撕 一个环有10个点0-9，0开始出发，每步顺时针或逆时针走一个点，求经过n步回到0点有多少种不同走法

1. 简单介绍一下你做过的最有挑战性的项目我做过的最有挑战性的项目是[项目名称]，这是一个[项目类型，如：跨平台的桌面客户端应用]。项目背景：需要实现[核心功能]，支持[用户规模/性能要求]，面临的主要挑战是[具体挑战，如：高并发、低延迟、内存优化等]。我的职责：负责[具体模块]的设计和开发，包括[技术点1]、[技术点2]、[技术点3]。技术难点：性能优化：通过[具体方案]将响应时间从[X]ms降低到[Y]ms内存管理：使用智能指针和对象池，解决了内存泄漏和碎片化问题多线程同步：设计了[同步机制]，避免死锁和竞态条件最终效果：项目成功上线，[具体指标，如：支持X万并发用户，崩溃率低于0.1%]...