这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段，每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去，重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销；decode 阶段是逐 token 生成，重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢，不是模型本身慢，而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段，才能知道为什么有些优化只对长输入有效...

最近才准备开始投，没实习，八股只看了一点点形势有点严峻😇

Seed部门实习生！日薪！日薪！是5000.。。我的老天爷我没看错吧。。。人比人真是吓si人😱还是得搞人工智能还是得搞模型开发

一面技术面过了好几天记不太清了。记得问了几个八股，其中原子锁答得不太好还让我回去查一下。无手撕。面试官老哥挺好的，就是看起来很命苦啊。二面HR面明显这个HR说话就听有流程的，刚开始说咱们今天的面试有三个部分，第一部分自我介绍，然后问一些问题，之后反问（差不多这样，我也记不清了）。问了好几个问题，记不太清了，有在项目分工中你承担什么职责，怎么和组员沟通之类的，还问你认为你和其他技术人员相比有什么技术上的优点吗？说出三个。只记得这些了，当时网络非常不稳定，他一直说没关系。但是最后应该挂了，我猜网络可能有关系，当然也应该是我答得不好（笑cry）。总之最后无通知挂了。