美宜家华东营运管培怎么样

想做 AI Infra / LLM 推理系统 方向。 身边没有同方向的朋友能问，自己摸着石头过河整理了一份学习路线，越整理越虚——感觉知识点又多又散  我自己总结的核心路线就一句话： 先理解模型前向 → 再理解单请求生成 → 最后再看多请求 / 多卡 / 多实例下的系统优化 把 Decoder 模型和最小推理框架先跑通，再去看工业级系统，应该很多设计会自然浮出来——这个思路对吗？ 想和大家多多交流！

之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。

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😇

在阿里做了6年策略产品，面试过的候选人少说上百个。面得越多就越发现一个规律，那就是大部分人的面试准备方向，从一开始就错了。不是说你技术不好，也不是你经验不够。而是你以为面试在考A，其实面试官在看B。今天从面试官视角来看策略PM的面试，聊聊一面、二面、三面，面试官真正看重的是什么。一面：你以为在考技术，其实面试官在看你怎么定义问题一面通常是你团队中的peers，或者是你的师兄。也是和你未来一起干活的人。很多候选人准备一面的方式是：刷AB测试题、背推荐系统架构、准备指标体系拆解。这些都没错，但这只是门槛。我印象很深的一个候选人，技术功底相当扎实。推荐系统的召回、粗排、精排、重排讲得头头是道，AB测...