这一轮更偏大模型、量化和推理基础理解这场蚂蚁 AI Infra 三面，整体感觉和前两轮又不太一样。前两轮更多是在深挖我已经做过的项目，这一轮虽然也会问项目，但明显更关注我对大模型推理、量化、KV Cache、attention 这些基础问题到底理解到什么程度。开头还是先做自我介绍，我主要讲了自己现在在做的几个方向：一段偏工程化的软件开发经历，一段偏算子和图优化的实习经历，以及自己在做的一个基于 Python extension 的量化推理 runtime 小项目。这一轮项目部分问得相对直接。面试官先让我展开讲了自己做的那个量化推理 runtime。我这边讲的是，基于一个开源 runtime 做...

还有一些简历挂的没放出来鼠鼠我太菜了

大概六个平台，投了快小一千份了，一个约面没有。目前是在实习，转正答辩已过，但是工资只有5k，想找8k左右的，求大佬们拷打一下😩目前在贵州，想去深杭。

1. 介绍一下做过的项目，重点讲系统架构、启动链路和承担的核心模块答案：先把整体链路讲清楚，例如 SoC 上电后经过 BootROM、一级/二级 BootLoader、内核、rootfs，最后到业务应用。再说明软件分层，比如 Boot 部分、BSP/驱动部分、中间件、应用层分别承担什么职责。核心模块要具体，例如负责过启动适配、某个外设驱动、内存搬运、协议栈、板级初始化、异常定位。如果项目里有多核、RTOS + Linux、DMA、cache、文件系统、升级链路，也要把模块之间的数据流和控制流讲清楚。最后落到难点，说明模块不是“参与了”，而是确实解决过启动失败、性能不足、时序异常、稳定性问题。2...