拼多多 搜推大模型推理加速 面经

项目15min，项目怎么用agent优化和设计差不多20min，无手撕，聊得很开心1. 介绍一下项目2. 项目有没有用户/落地？（没有，进行过压力测试）3. 布隆过滤器概念，怎么解决缓存穿透4. 如果有黑客通过肉鸡生成大量商品id攻击详情接口怎么办，发生误判怎么办，怎么过滤（答的 预先根据合法id创建布隆过滤器，遇到误判查一次数据库，如果不存在通过redis的bfadd补位，可以防下一次的非法访问）5. apt框架相关5.1 怎么通过你这个框架把性能提高十倍？（beanutil换成编译期预处理，更快）5.2 为什么能判断出系统性能不足是框架的问题？（答的做了jmeter测试，qps瓶颈，老师建议，）5.3 怎么处理类的嵌套循环问题？（不知道）5.4 框架递归映射怎么做的？（也不知道，第一次被问这么深）5.5 是否考虑过APT能力的插件化设计，比如用装饰器增强日志采集和错误收集？（已实现编译器错误采集和属性注入检测，别的没做。。。）6. 项目前端模块是否全由AI开发？7.  有没有AI实践过前端的工程化？（react相关？这块胡言乱语）8. 普通前端页面和工程化页面的区别？9. AI在工程化中的局限性？10. 你说你参加过携程前端训练营，那你是怎么结合ai做前端项目的落地?11. ai和agent相关：11.1 如果要把一个电商项目面向AI设计并MCP化，怎么做？或者说要做哪个方向？（答的搜索方面的升级，做商品推荐）11.2 电商场景下需要更精细的用户消费习惯设计，需结合用户画像和语义理解做搜索推荐，使用mysql数据库是否合适？（答的向量数据库）11.3 PG数据库的横向扩展和pg vector能力更适合语义相似度检索，有没有深入了解这方面或者使用过？（没有）11.4 Pg在向量和图数据库方面的潜力有了解吗？（不会，面试官说PG能通过商品间的图关系实现推荐系统的底层支持）11.5 有没有考虑或者做过embedding层设计？12. Agent是否需要有读数据库的能力？（答的让skill做，但是面试官不太满意）13. agent调工具的实现方式有哪些？14. function calling了解吗？15. skill和mcp有什么区别16. 反问PE全栈这个岗是做什么？（结合ai全链路开发）面试表现怎么样？感觉问的超级多ai相关的知识，这俩天刚开始学，给我问蒙了

1-4. 项目提问5. lora是啥讲一下6. 了解transformer架构吗7. 为什么现在的模型都用decoder？8. 了解哪些推理加速的方法？9. 了解小龙虾吗？你感觉他的代码架构对你有什么启发？

第一道题很简单，模拟一下就行，但是莫名其妙一直卡在90%第二道题是入度和出度，用map广度遍历一下就就行第三道题是两个背包装奖品，用两个数组和队列从前从后扫一遍记住最大奖品数量然后再遍历一遍就行第四道题，广度优先不行，深度优先爆内存，难顶

📍面试公司：小米🕐面试时间：2026/03/26（二十分钟草草收场，都不想去看结果就知道挂了）💻面试岗位：大模型推理优化❓面试问题：一、自我介绍二、八股问题拷打，其实上来就是手撕1、直接在编辑器上手撕MGA，要求写出init、forward、注意力层   ——丢人现眼了，基本不会写2、追问，不会写的话讲一下整个过程，输入到输出怎么样的？         ——讲了讲transformer，注意力机制3、vllm和sglang的底层代码有看过吗？                                          ——没看过（其实看过，但我不敢说，怕叫我写）4、kv cache有哪些加载方式？                                                        ——在胡言乱语，啊这个，啊那个5、PD分离机制是干什么的？你怎么实现的？                                   ——唯一能回答的问题6、有没有用vllm部署过模型？吞吐量是多少？                                 ——脑子昏了，沉默（跑了demo，没测过）7、MTP（可能是MCP？没听清）是什么，介绍一下？                     ——我估计想问Medusa？反正我没回答，沉默。到这他问不下去了。。。三、反问两个人尴尬一笑，没什么要问的了。🙌面试感想：应该是史上最无悬念的秒挂，第一个手撕不会之后我已经晕头转向了，加上昨天熬夜到五点，到后面我都有点不好意思了，感觉在浪费他的时间，在这里跟他道个歉😀。十月到现在算上开发+infra可能面了二十多家吧，大部分都是秒挂，感觉车企infra这块的要求都特别高吧，问的特别细，就是最新的技术一定都要掌握，这一块技术迭代感觉特别特别快，光背八股面经给我感觉不太行。鼠鼠也累了，但自觉已经尽力了。也感谢这些至少还给机会面试的公司吧，有些简历直接投垃圾桶里了。（希望下一届的同学早早准备，不要像鼠鼠一样还在为春招奔波）。