牛客大模型岗实习总结

年轻女士面试，没有压力，探讨引导提示蛮多，面试体验极佳。这个部门写的招c++ go php，面试才知道是智能体，哇塞i约了公司会议室，结果提前几分钟上一波人开会还没走公司网络貌似拦截视频推流？最后我这边没画面，接着面试了，，出师不利（手机开热点记得先关公司wifi连接。。）1.自我介绍2.讲项目3.项目微服务的拆分依据是什么（我主动屏幕共享看项目讲解）你的云服务配置key，数据库配置直接开源了？如果用跳板机，并且公司有一台机器暴露就会泄漏...没事你继续说吧。你刚说用了配置中心，其实可以放到配置中心里面。微服务怎么拆分的（我只往开发解耦方向扯了，不过面试官反复引导耐心等我描述了，后面才开始讲部署隔离）拆分原则，从流量角度有什么优点；（但是我按数据库主从讲了）5.一亿个用户的用户表 如何拆分6.讲讲分布式锁的实现方案，用redis如何实现7.redis过期淘汰策略，内存淘汰策略，LRU，还有其他哪几种（忘了，但是提示了 LFU，后面想起来了）项目为啥用LRU8.Mysql语句 按年龄分段 （这个也写捞了，其实年龄/10直接group即可）9.写java多还是go多10.你们公司的产品我好像用过11.你通过什么渠道了解新知识，比如大模型 （不太会讲了，也没想着吹了，讲论文？其实也就最近看了跳表是有CMU论文的）12.项目调阿里AI接口，那了解SFT、大模型truncate输出、SSE流式输出吗 （不了解）13.编程题：滑动窗口限制指定时间内的网络请求-模拟，分布式锁-模拟 选一个14.反问校招考察基础通过这次久违的面试和灵笼2结局的播出，对人生有了新的思考体会。

家人们！最近在琢磨大模型应用开发岗的项目准备，初步定了两个方向 ：做一个完整的 RAG 项目（检索增强生成），从向量数据库搭建，知识库的构建、工具的调用，到检索逻辑优化，全流程走一遍，重点体现对知识问答场景的落地能力～ 搞一个模型微调 + 部署的项目，选个具体任务（比如特定领域的文本分类 / 命名实体识别），用 LoRA 之类的方法做微调，再部署成 API 服务，配上简单的调用界面，把 “调参 + 工程化” 能力亮出来这两个项目覆盖了大模型应用的核心环节，既有算法落地又有工程实现，感觉能体现岗位所需的核心技能？有没有同行姐妹 / 兄弟给点建议呀～ 或者还有哪些项目方向值得补充？

抛开楼主随便投的ai应用开发简历挂（就因为楼主简历没有一点ai吗，怎么不沙里淘金一下）挂了的快star一面挂腾讯teg一面挂，再也不投db内核岗了滴滴二面挂jd tet 测评挂，东子不想和牛马性格的人做兄弟笔试了的shopee、jd、科大讯飞，反正现在没约面投了没笔的网易互娱、oppo、pdd流程中百度，许愿三面，这个挂了7月份就颗粒无收了7月也有几个智驾开提前批，但是楼主是算法低手，面试出hard楼主必挂，感觉肯定挂所以就不投了。好好歇一周🙏

📍面试公司：美团🕐面试时间：2025-08-14，菜只因秋招处女面💻面试岗位：北斗计划-基座大模型推理引擎工程师BG：末9本，中科院硕，和组内课题不相关❓面试问题：自我介绍：一分钟完事1.介绍一下Transformer的架构，和传统RNN循环神经网络相比有何优势2.Transformer中参数都分布在哪里，参数量最大的是哪部分？计算量最大的是哪部分，为什么？3.了解GPU的cuda core、Tensor core吗，你常用的GPU有哪些，他们的显存和显存带宽有多大4.讲讲大模型的量化5.为什么需要PD分离技术6.讲讲PageAttention和Continous Batching技术7.讲讲cuda编程8.了解DeepSeek 的MLA机制吗？详细介绍一下和MHA、GQA、MQA的区别9.介绍一下DeepSeek MoE架构10.详细介绍一下各种并行方法，TP、PP、DP是什么11.为什么说Prefill阶段是计算密集型的，为什么Decode阶段是内存密集型的？无寿司🍣，感觉是回答的太烂了，30分钟结束。反问：从刚才的面试来看，感觉是不是做底层系统优化比较多，是不是CUDA编程很多？答：也不全是。主要综合来看，不是一定要掌握CUDA编程，但是作为大模型开发而言，CUDA编程肯定要学的，🙌面试感想：和蔼，有几道问题给我解释了；开始开了摄像头，后期关闭了摄像头；大模型八股偏多，依据简历问的，没问项目，我的项目是RAG，可能跟岗位关系不大，所以没问。