工作内容是做Coding Agent和类似于cline的插件。面试内容：让我打开github仓库给他看看，就问了我第一个项目，随便问问，我完全回答不出来一点，面试官的提问好抽象，工程化思维好重，问的问题我完全不能理解，我语文不算差，但是是真的不能理解。面试官全程完全不看简历上面的内容，让我在项目里面给他找提示词，然后问一些架构方面的事情。我回答的每一个问题，Ta最后都是说“你可能不太理解我的意思，我说的是xxx”。然后面试官看我什么都答不上来了，就开始给我说教，面试10分钟，说教30分钟，聊他们做什么，他的观点，看法。确实真的有用，受益匪浅。感受：面试官水平很高，做过很多工程化的项目，看完过o...

自我介绍是否在职目前在做的项目说一下redis在项目中的运用项目中redis的锁粒度项目中有没有出现缓存穿透和雪崩问题，怎么解决的ES的聚合如果项目中ES的查询变慢，怎么处理RocketMq在项目的使用RocketMq的可靠性怎么保证XXL-JOB底层是怎么调用服务的系统总共有多少个开发人员系统架构是谁设计的，怎么设计的如果项目中redis出现死锁，怎么去解决如果你们的ES数据量比目前现在大十倍，那么查询的时候性能要提升十倍，该如何去提升讲一下分布式事务的解决方案SpringBoot的自动装配自定义注解的设计MySQL的优化MyBatis-Plus的分页docker要怎么打包项目，并且在doc...

采用"需求分析→技术选型→数据准备→训练执行→效果评估"的全流程框架，从业务需求出发，逐步深入到技术实现、资源配置、风险控制和价值验证的完整微调项目管理链路。

1.自我介绍2.实习具体工作3.做过的有挑战的项目4.遇到的难题，怎么解决的（死锁）5.如何发现死锁，调试，死锁的原因，怎么解决死锁6.write流程7.做过什么样的驱动（qspi，i2c之类的）8.内核移植流程9.内核编译流程10.熟悉python语言吗11.硬件基础，能看懂原理图，会画板吗12.用过哪些和硬件相关的仪器13.学校期间的排名14.英语等级15.本科和硕士比赛情况16.对东莞的看法17.对工作薪资以及华勤的看法18.对加班的看法19.最快到岗时间，能实习多久反问：1.什么是青苗计划2.岗位负责哪一部分工作3.作为一名应届毕业生，您认为我该在哪些地方提升，如何提升4.面试流程

面试HR是一个温柔姐姐，问的问题其实没有太多技术方向的，主要是很诧异为什么我的简历里写的东西明明可以去投研发为什么来投测试，其实换个角度讲，也是害怕我不清楚测试工程师是干什么的。针对这个问题我回答的是我来应聘测试工程师，是为了在以后自己独立设计产品的时候，尽可能给公司降低试错成本。感觉HR对这个答案很满意，然后直接问了到岗时间，面试只用了10分钟非常迅速，只是给的比较少3k一个月无绩效但包食宿，但考虑到我要考研且公司离学校非常之近，其实当保底是非常优的选择

总结到现在面试被问到的高频问题1.后端:Redis常规八股 Redis场景题（例如大key怎么解决）；mq相关场景题，mq高并发时怎么做的防任务失效方法，mq怎么判断冗余；SQL，b+树的原理优势，怎么反转，最小值去重；操作系统，进程线程协程是什么，开发时怎么确定线程和协程的量；框架八股:fastapi，怎么做的orm，url的组成，装饰器怎么使用。2.算法:transfermer基本架构，位置编码细节，多模态模型怎么做的模态对齐，lora微调细节，微调细节，chunk切分方法，agent意图识别，agent反思，语料库怎么确定，检索的方法有哪些以及原理，ssehttps，向量库的横向对比，langgraph具体实现，怎么提高模型可信度，文档怎么解析细节，mcp和functioncall。3.手撕 hot100

1.手撕leetcode26删除有序数组中的重复项2.线程的几个状态说一下3.线程切换发生了什么4.https全过程、数字证书5.MySQL索引相关内容6.embedding模型是什么，如何理解语义相似性在高维向量空间中的体现7.分块如何做？有什么策略8.为什么选择余弦相似度而不是欧式距离？9.关键词召回 vs 语义召回的适用场景？10.大模型记忆管理、context管理11.详细解释 re-act 的核心流程12.编写 Prompt 的核心经验？13.温度系数和 Top K 的作用？14.最近有哪些重要的大模型更新有没有看过技术报告？（涉及 MiniMax 2.5, Kimi 2.5, Claude 4.6, GPT Codex 5.3 等）15.上一段实习的内容介绍------面完半小时官网显示复试

ai infra八股：1- 给定训练所需的Tokens，怎么估计模型训练所需的完整时间？2- Prefill和Decode阶段各有什么优化技术？3- 什么是Two-batch overlap，什么场景Two-batch overlap是负优化？4- megatron-lm中通信优化怎么做？5- 多机PD分离会有KV cache transfer开销，为什么还要做PD分离？6- muon和AdamW的pretrain和posttrain为什么不能混用？7- 如何看待跨SM的PD分离和AF分离？8- cuda的global memory和shared memory访存分别需要注意什么？9- deepseek-V3的优化点10- deepseek-DSA和NSA，MoBA的区别11- nccl中的通信源语有哪些？all-reduce参数更新一次参数需要几次通信？12- 在小数据量场景使用NVSHMEM，每个GPU直接读取其他GPU的数据，在本地reduce，相比ring all-reduce的好处13- 训练时如何设计超长序列下的并行14- 将Ampere架构的算子适配到Hopper架构的卡上，你会对哪些地方进行升级改造？

是一个1000～9999人的游戏类公司。刚开始面试官先简单介绍了一下他们公司，然后让我进行自我介绍，介绍了一下自己最重要的项目（一个口腔医疗领域的多agent多模态项目），然后进行项目的拷打（不是特别拷打，问的问题很友好）目前能想到的问题有：1.介绍一下你的项目2.你提到的coze，coze有两版，一个是拖拽式的编排，新的一版是直接使用agent？（这个不太理解啥意思），你使用的是哪一种？你是怎么设计节点的？3.你编写了哪些MCP工具，介绍一下4.上下文管理是怎么做的，如何进行记忆5.问关于ReAct的知识，那几个模式有什么差别6.给了一个场景，就是设计一个全自动化的agent进行AI漫剧创作，你会怎么设计？（给了一个限制，就是我们提一个场景，例如校园剧等，然后AI自动进行创作，然后AI再根据创作的节点进行自我反馈，然后迭代）7.你认为设计的过程中最大的三个问题是哪三个？你准备怎么解决8.针对我现场设计的全流程进行拷打，例如我说要保证人物前后一致，他问用什么方法保证前后一致。我还说要进行片段的评估，他问我评估方法等9.如果你设计的这个全流程要先发行一版，你准备保留哪些重要的功能（节点）10.有没有使用过一些代码编程AI（如cursor、codex等），然后进行了一些延伸。比如：如果你用cursor写代码的时候如果有一个地方AI一直改一直改还报错你会怎么解决目前能回忆起的大概是这些，全程很少八股，非常考验随机应变的能力，后续有想到的会进行补充----------------------更新：下午面了一面，面试官人特别好，对我也很满意，马上约了二面，二面体验感极差。面试官很傲慢，迟到了几分钟，问了很多莫名其妙的问题，一直在玩手机，然后态度也很不好。总共就面了十几分钟

1.问AI项目是企业的嘛，还是自己搞着玩的2.在一次http请求中涉及的协议栈都有哪些3.输入域名会发生什么4.ARP协议介绍5.http常用方法介绍，优缺点6.抓包是什么原理，为什么可以抓包7.介绍CAS8.java的线程池核心参数有哪些，介绍9.你一般会采用什么样的类型的线程池，什么情景会用10.拒绝策略介绍，他们的优缺点11.介绍hashmap的扩容机制12.为什么是翻倍扩容13，为什么翻两倍，三倍，四倍不行嘛14，你提到的方法还有没有代替方案15，什么是token16.token怎么来的，怎么识别token，怎么划分token17.介绍mcp18，不同mcp工具的共同点，为什么叫MCP19.你提到的AI自动审核代码，怎么样自动审核，那些规则审核20.AI审核代码具体流程是什么21.什么样的提示词能使得更加准确的审核代码23.手撕二叉树路径和反问业务，几点上下班大部分都答上来了，太深层的回答一般，感觉春招HC很少，竞争激烈，随缘把

1.自我介绍面试官好，我换个角度介绍一下自己。一面主要聊了C++基础知识，这次我想说说我对嵌入式开发的理解和实践经验。我认为嵌入式开发的核心是在资源受限的环境下实现功能，这需要对性能、内存、功耗等多个维度进行权衡。在我的项目中，我不仅要实现功能，还要考虑代码效率、内存占用、启动时间等指标，这让我养成了精细化编程的习惯。我选择嵌入式这个方向，是因为喜欢软硬结合、能看到实际产品的感觉。相比纯软件开发，嵌入式更贴近硬件，需要理解底层原理，这种技术深度很吸引我。联想在PC和智能设备领域有深厚的技术积累，我希望能在这个平台上，将技术应用到实际产品中，也在这个过程中不断成长。2.说说你对内存管理的理解，如...

1. 详细介绍一下你最有成就感的项目，技术架构是怎样的？我参与开发过一个在线教育平台的后端系统。这个项目采用微服务架构，主要技术栈包括：技术架构：后端框架：Spring Boot + Spring Cloud服务注册与发现：Nacos网关：Spring Cloud Gateway负载均衡：Ribbon熔断降级：Sentinel远程调用：OpenFeign数据库：MySQL 8.0（主从复制）+ Redis消息队列：RabbitMQ对象存储：阿里云OSS搜索引擎：Elasticsearch我主要负责课程管理模块和订单支付模块。课程管理涉及课程的增删改查、分类管理、课程搜索等功能。订单支付模块对接...

1.详细说明大模型rl全流程，涉及到哪些模型，ppo/grpo有什么区别；2.rl里rollout耗时占比大概百分之多少，policy mfu大概多少，mfu计算公式，6Nd公式是什么；3.rl里rollout有哪些优化点（rollout量化 异步rollout等）；4.介绍rl中如何把预训练权重同步到推理引擎；5.Megatron，tp是怎么切分的，mlp中第一个矩阵和第二个矩阵分别是行切还是列切，通信分别是什么算子；6.预训练和sft loss、数据集有什么区别；7.预训练优化，介绍流水线并行，说明一下1f1b，dualpipe；8.说一下DeepSeek论文里觉得印象深刻的点（fp8训练）；9.介绍一下vllm/sglang里的continuous batching；

1. 系统架构 与设计思维嵌入式系统的设计远不止是代码编写，而是硬件与软件的协同艺术。面试中关于系统架构的问题，往往旨在考察候选人对整体系统的理解能力和设计权衡意识。典型问题分析：当被问及“如何设计一个多传感器数据采集 系统”时，面试官真正关心的是：模块化设计能力：能否将复杂系统分解为合理的功能模块资源分配意识：如何根据硬件限制进行内存、计算资源的合理分配实时性考量：如何确保关键任务的及时响应扩展性思考：系统设计是否考虑了未来的功能扩展设计哲学体现：优秀的嵌入式工程师需要具备"系统思维"，能够从全局角度考虑问题。例如，在设计数据采集系统时，不仅要考虑单个传感器的读取，还要思...

1. 英文自我介绍面试官要求用英文做自我介绍，主要包括个人基本信息、教育背景、技术栈、项目经验以及为什么应聘这个岗位。建议准备2-3分钟的英文介绍，突出自己的技术能力和学习能力。2. Java面向对象的三大特性是什么？Java面向对象的三大特性是封装、继承和多态。封装：将数据和操作数据的方法封装在类中，通过访问修饰符（private、protected、public）控制访问权限，隐藏内部实现细节，只暴露必要的接口。这样可以提高代码的安全性和可维护性。继承：子类可以继承父类的属性和方法，实现代码复用。Java使用extends关键字实现继承，支持单继承，但可以通过接口实现多重继承的效果。继承体...

（核心目标：搞定 90% RTOS 面试题，聚焦 “嵌入式特化场景 + 实战避坑”，从 “理论” 到 “落地” 一网打尽）一、开篇必懂：嵌入式 RTOS 的 “底层认知”（面试第一关，区分真假经验）嵌入式 RTOS≠PC 端操作系统（如 Windows/Linux ），“实时性优先 + 资源极致精简 + 硬件强绑定” 是核心，面试第一句话就要体现对 “嵌入式 RTOS 特性” 的理解：实时性是生命线：硬实时（如电机控制、汽车 ESP）：任务必须在严格时间内完成（超时即引发故障，如电机失步）；软实时（如智能家居显示）：允许偶尔超时，但需保证 “平均响应时间”（如界面卡顿 100ms 可接受）。（...

1.自我介绍面试官好，我是[姓名]，[学校][专业][年级]。我的技术方向是嵌入式开发，主要使用C++。技术栈方面，我熟悉C++语言特性、STL容器、多线程编程，了解Linux系统和嵌入式开发。有实际的项目经验，做过智能系统开发，涉及到模型部署、性能优化等工作。我对嵌入式开发很感兴趣，特别是资源受限环境下的软件优化。联想在PC和智能设备领域有很强的技术实力，希望能加入贵公司，在嵌入式方向深入发展。2.说说C++中的多态，静态多态和动态多态有什么区别？多态是面向对象的重要特性，指同一个接口可以有不同的实现方式。C++中有两种多态：静态多态和动态多态。静态多态是编译期确定的，主要通过函数重载和模板...

攒人品攒人品～～1.实习拷打2.推理相关知识点：1.transformer架构（encoder-only、decoder-only、encoder-decoder各自优缺点，模型举例）2.prefill/decode 结合roofline讲3.nv基础（grid、block、thread、warp、l0cache/l1cache(shared memory)/l2cache/global memory、sram/hbm、tensor core、tma等）4.vllm相关（pagedattention、连续批处理、v0/v1架构、chunked prefill、prifix caching等）5.sglang相关 （radixattention，sglang代码没怎么看，问的不多）flashattention v1-v3、flashdecoding6.量化（LLM.int8()、SmoothQuant、AWQ、GPTQ等、量化的好处）7.投机解码（什么是投机解码、lookahead、n-gram、medusa、eagle）8.并行（dp/tp/pp/ep各自是什么，在vllm中如何实现）9.通信（reduce、gather、开销考虑）10.主流模型架构（llama1-3的演变、qwen3的moe怎么做的、deepseek的mtp）11.kvcache压缩手段（MHA、MQA、GQA、MLA）12.pd分离3.其他知识点计网、操作系统、python八股 都很基础4.手撕leetcode：反转链表、链表重排（lc143）、中序遍历二叉树的递归和非递归实现、最长连续序列（lc128）triton/cuda：layer norm、大矩阵规约求和、online-softmax

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.说一下vllm里schedule的过程；2.说一下vllm请求被抢占后续会怎么样；3.说一下投机采样推理时草稿模型和主模型交互流程，vllm和sglang中的实现有什么区别；4.说一下gptq量化、smooth quant原理；5.介绍一下DeepSeek V3 eplb推理；6.mla在prefill和decode时的计算复杂度区别，听说过mla矩阵吸收优化吗；7.dsv3.2有什么创新点；8.sglang里多模态如果开了tp，vit的image embedding在多个进程里是怎么高效复用的