想做 AI Infra / LLM 推理系统 方向。 身边没有同方向的朋友能问，自己摸着石头过河整理了一份学习路线，越整理越虚——感觉知识点又多又散  我自己总结的核心路线就一句话： 先理解模型前向 → 再理解单请求生成 → 最后再看多请求 / 多卡 / 多实例下的系统优化 把 Decoder 模型和最小推理框架先跑通，再去看工业级系统，应该很多设计会自然浮出来——这个思路对吗？ 想和大家多多交流！

🎓学历背景：双非学院本👨‍💻意向职位：Java开发📍求职类型：Java🔑遇到的问题：是现在学agent，还是先找实习，边干边学。有大佬可以帮忙看看简历吗

小米top2简历全挂（但我同学已oc）

整体流程比较正式，面试前会通过短信发送会议室链接，需要提前进入会议室准备。面试要求双机位，建议提前调好设备、网络和摄像头角度。整体流程上没有八股文，主要是经历描述和基本概念。一、专业面试｜11:18 AM 发短信 （原定于11:00）主要围绕个人经历和项目展开，问题比较常规：1. 自我介绍2.手撕算法 wemeeting 客户端会议共享屏幕，三数之和，Middle高频题，昨晚押题12道之一。华为高频面试手撕38道 时间不足优先准备这个https://onefly.top/zero2Leetcode/05_interview/coding/huawei/index.html#%E9%AB%98%...