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...

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周一入职培训，下午按照部门经理发的文档学习了一下午。第二天去部门上，客开得去部门上，按mentor的要求读文档看学习资料。第三天，因为通勤时间很长，休息一天，然后hr直接说不合适，走离职流程。工资也不准备发，后面还是争取到了，总之避雷。合同上说是一周至少三天。

做网申助手两个多月了，今天想写几个真实的例子。不是数据报告，就是几个让我们印象深的故事。 【例子一】一位26届测试开发的同学，春招投了50家。前20家手动填表，后来装了插件。她说：「最后拿offer的两家，都是后来批量投的时候投的。要是一直手动填，可能早就投倦了，这两家可能就没投。」【例子二】一位27届产品方向的同学，一个下午投了12家。「以前投12家要两天，因为每家填表都要重新来一遍，累了就搁着。现在下午统一开tab，插件填好，逐个检查开放题提交，顺畅多了。」【例子三】这条评论我们记得最清楚：「我有两家是填到一半嫌麻烦放弃了。用了你们的插件之后我发现自己能投完了。」这句话让我们意识到：工具改...