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终抵群星
门头沟学院 Java
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清华大学,复杂成分的头像。真高手,请受我一拜
@休眠曲奇饼:
25届校招上岸总结 | 我的经验是越早越好
本人bg:25届算法,在MiniMax工作快一年了。从实习转正,到现在参与M2.5等核心模型的迭代,感受还是非常多的。刚好最近很多学弟学妹来问求职和公司的情况,干脆把我的真实经历和观察整理出来,希望能给正在看机会的大家一些参考。一、关于求职:实习是成本最低的试错我一开始不知道自己想去哪,所以我会通过实习来给自己试错。研究生阶段,我攒了4段实习(1家中厂,3家大厂),不过现在看来,这些经历最大的价值不是让简历变好看,而是让我对所谓的大厂“祛魅”了。 有的团队进去才发现,核心业务根本碰不到,天天写周报、对齐、拉通,忙活半天不知道自己在干嘛。所以我觉得,多实习不是为了刷简历,而是用低成本试错,给自己攒信息差,最后做选择的时候心里有底。 24年初我关注到MiniMax,是因为当时他们推出了国内首个基于MoE架构的大模型,技术圈讨论的挺热。我寻思着去前沿团队看看什么样,就投了实习,刚好运气好拿到了Offer。进来之后的感受是和之前待过的地方不太一样,最大的不同就是,在这里实习生不是“边角料”。 你们想,我甚至直接上手参与多模态研发了,这在大厂还挺难想象的,别说实习了,很多正式员工都不一定进的了最核心的团队。而这里人均大佬,但是聊起天来又没啥距离感,所以后来赶上团队有转正机会,加上确实喜欢这种能碰到底层技术的环境,秋招就没再看别的地方,直接留下了。 所以我给学弟学妹的第一个建议是:如果条件允许,尽量多尝试几份高质量的实习。 不是为了卷,而是为了毕业季能从容一些,有的选。 二、入职MiniMax这大半年,几个你可能会关心的点最近好多学弟学妹在几个Offer里纠结,来问我MiniMax到底怎么样,我拆成几个方面聊聊真实感受。 1.关于成长:我想了一下学弟学妹问我的问题,好像问的最多的就是“你怎么能参与到M2.5这种核心项目”其实挺简单的,这里就是只要你能力ok,进来就会让你碰核心项目。而且在这里,不光可以接触核心业务,我的mentor还会根据我的特点,让我负责核心项目中最匹配的模块,现在我已经开始独立负责Agent场景的模型适配工作了,这种成长速度,在大厂相对稳定的组织架构里,确实不太容易复制。 当然,成长快的另一面是节奏不慢。参与核心项目意味着责任,项目关键期加班是常态。但比起一些以“卷”出名的公司,我觉得还算合理,至少卷的方向是明确的,大家不是卷工时,而是为了把模型做好,最后也是可以有结果反馈的。 2.关于氛围我们团队氛围还行,大家一起玩,一起肝,一起把模型做好。有困难的时候群里直接喊一嗓子,可能都会有人直接来跟你讨论解决方案,这种环境让我觉得工作不只是工作,也是在和一群优秀又有意思的人共同创造点东西。扁平化是真的,不用天天写周报,没有大厂那些繁琐流程,氛围很纯粹,这点挺感动的。 3.关于稳定性有同学担心MiniMax不是头部大厂,会不会不稳。 我的观察是,MiniMax已经有成熟的产品在全球市场赚钱,ToB+ToC 两条腿走路,盈利性和API 性价比都摆在那,比起去一个大厂的边缘团队,我觉得这边要稳的多,也更有想象空间。 4.通勤体验还有个很实际的点,我在蓟门一号这边上班,当时距离我们学校非常近,骑个电动车差不多十分钟就到了,特别方便,能多睡半小时是真的香。 三、想进MiniMax,该怎么准备?最近也有不少学弟学妹问面试经验,我总结几点:基础扎实:算法题、代码能力、对AI基础知识的理解要过硬,这是入场券。有实战经验:最好有一份AI相关的实习项目,能清晰讲出你在其中解决的问题和思考,不只是背八股。有技术视野和业务理解:尤其是面核心团队,需要你对大模型、多模态、Agent这些赛道有自己的理解和热情,能聊出一些深度思考。面试官会深挖项目细节,尤其是工程实现,并且很看重你对行业趋势的洞察。 最后,我想说,每个人想要的不一样,有人图稳,有人图快,有人图离家近。我的建议是:如果有机会,尽量去那种能让你上手干活、想法能被听见、做的东西能看得见的地方。至于是不是大厂,反而是其次。反正我是挺庆幸去年做了这个选择。现在每天干的事,就是把自己脑子里那些想法变成代码,然后看着它们跑在几亿次调用里。这种感觉,挺踏实的。
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先做代码题,再深挖算子优化、图融合和量化这场阿里一面整体给我的感觉是,节奏比较紧,前面先处理了一个在线代码题,后面基本都是顺着项目经历往下深挖。代码题是“队列的最大值”,要求均摊 O(1) 地返回当前队列最大值,我当时用的是普通队列加单调双端队列这套常见思路:一个队列维护正常入队出队,另一个双端队列维护当前可能成为最大值的候选元素。这个题本身不算特别难,但相当于是先热一下身,也看你对基础数据结构是不是熟。后面的主体还是项目追问,而且问得挺细。面试官先从我做过的算子优化、图优化这些经历切进来,重点问的是:你到底怎么判断哪些地方值得优化,哪些算子值得单独提出来做性能优化,哪些链路值得做融合。我当时...
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举报了
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