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...

我朋友接了美团，后面又拿了字节，跑去字节提前实习，天天抑郁症，天天内耗，哎，字节毁了一个年轻人，哎，还不如去美团蹲着

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

1. 先做个自我介绍，再重点讲一个你参与最深的项目模块。答：这个问题几乎是必问，面试官主要不是听你“讲故事”，而是看你表达是否清晰、项目是不是你真的做过。比较好的回答方式是按这几个点展开：个人背景：毕业时间、工作年限、当前技术栈。项目背景：这个项目解决什么业务问题，面向谁。自己负责什么：不要只说“参与了开发”，而要明确到模块，比如订单、库存、营销、支付、搜索推荐等。技术细节：用了哪些中间件、数据库、缓存、消息队列。难点和结果：遇到过什么问题，怎么解决，最后指标提升了多少。比如可以这样答：“我主要做 Java 后端开发，平时技术栈是 Spring Boot、MySQL、Redis、MQ。最近做得...