这个岗位怎么样？

1. 介绍下你实习学了什么 做过什么项目,为什么离职的2. MoE 为什么能在参数量很大的情况下还能把训练和推理成本压住，真正难点在哪MoE 的关键不是“参数变多了”，而是“每个 token 只激活一部分参数”。也就是说总参数量可以做得很大，但单次前向只走少数几个 expert，所以理论上计算量不会随着总参数线性增长。这个思路在大模型里很有吸引力，因为可以同时兼顾容量和成本。但真正难的地方是路由和负载均衡。路由器如果只偏爱少数 expert，训练会很不稳定，热门 expert 被打爆，冷门 expert 学不到东西。另一个难点是通信开销，尤其多机训练时，token dispatch 和 gat...

🎓学历背景：UIUC cs硕士，本科不太行👨‍💻意向职位：算法岗位，agent应用，llm应用，aigc应用这种🔑遇到的问题：怎么投谁都没消息呢，基本上拿不到面试，牛客春招季狂投

已帮助 100+ 位同学通过简历优化，成功拿到 AI/大模型方向面试邀请你是否遇到过这些问题？投了很多 AI/LLM 相关岗位，简历石沉大海？技术能力不错，但不知道怎么在简历上体现？项目经历写了很多，却抓不到面试官关注的重点？想转型 AI/Agent 方向，不确定如何包装现有经验？服务内容1. 简历诊断与评估从 HR 筛选视角 和 技术面试官视角 双重维度审视简历明确指出简历中的硬伤和可优化点给出整体竞争力评级与改进方向2. 岗位匹配度分析结合目标岗位 JD，分析简历与岗位的匹配程度识别关键技术词缺失（如 RAG、Function Calling、Multi-Agent、Fine-tuning...