今年春招我感觉更像“金一银二”：一开年岗位放量、流程推进快，面试邀约也更集中；但热门方向还是卷，门槛更看项目匹配和实习含金量。整体不是全面回暖，更像“有机会，但更挑人”。

我自己在搞 AI Infra/HPC，有两个一直在维护的仓库：一个是用 C++/CUDA 从零写的深度学习框架：OriginDL另一个是工作中一点点积累下来的 AI Infra/HPC 知识地图：ai‑infra‑hpc链接先丢这儿，感兴趣可以先 star 了再说：https://github.com/jinbooooom/OriginDLhttps://github.com/jinbooooom/ai-infra-hpc如果你是刚开始找工作，或者准备投大模型 AI Infra/HPC 方向的岗位，可以把下面这份当成一个「复习清单」：面试高频会围着哪些点打转、我当时是怎么系统整理的、以及怎么用...

作为已经工作半年的Java开发，日常处理业务需求时经常会感到与数据交互的效率受限于传统的ORM框架和查询逻辑。Python在数据处理和机器学习领域的生态成熟度远超Java，NumPy和Pandas让数据清洗变得异常简单，而Scikit-learn更是将机器学习算法的使用门槛降到了极低。这不是要完全放弃Java，而是给自己装上另一条腿，当后端架构需要融入智能推荐、异常检测这类AI能力时，掌握Python就能让你在团队中发挥关键作用，毕竟技术选型往往由那些能跨越语言边界的人来主导。另一方面，云原生技术栈正在重塑应用交付的方式，Docker和Kubernetes不再是运维的专属工具，而是开发人员必须理解的基础设施概念。这半年里看到项目从传统部署转向容器化的过程，那些懂得K8s编排原理、了解服务网格和微服务治理的同事，在架构讨论中明显更有话语权。与其被动等待技术栈更新换代，不如主动拥抱云原生，让自己的视野从单个应用拓展到整个分布式系统的运行层面，这种从微观编码到宏观架构的视角转变，正是资深工程师与普通开发者的分水岭所在。

1.面试官自我介绍2.自我介绍3.项目问题深挖4.String hash底层数据结构 探讨哪个存储更合理5.项目相关的一些问题 用户画像标签啥的6.本地缓存相关7.java8 的垃圾回收算法8.反问面试官人很好 ，主要都在问项目上的一些问题 是我太菜了 很多问题没答好