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1. 介绍K8s2. 创建一个deployment，生成两个pod的流程3. 调度器调度的流程4. pod的dns流程5. 如果一个pod提示连接超时，对于dns如何排查6. Linux进程的状态7. top命令8. 什么是平均负载9. 什么情况下进程处于不可中断状态10. 怎么看进程的io（iotop / pidstat）11. 僵尸进程12. 了解过亲和、反亲和污点吗13. 两种调度策略requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution和preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution14. 监控的时候内存使用的哪个指标（container_memory_working_set_bytes）15. docker和containerd的区别16. 压缩和不可压缩资源17. namespace、cgroup、ufs18. pod达到limit时会出现什么现象- CPU 超过 limit 时，容器不会被杀掉，而是被系统节流，CPU 使用会下降到 limit 值。- mem会被OOM19. time_wait出现的原因、如何排查以及如何解决20. 进程、线程和协程的区别21. 了解过哪些网络的内核参数已发口头offer，不知道要不要去。目前腾讯的流程在继续。面试官说无转正，但是HR说有转正

先给大家一个核心结论：2026年的AI行业，已经从“造模型”的上半场，进入了“用模型”的下半场。企业缺的不再是能训练大模型的算法科学家，缺的是能把AI落地到业务里、解决实际问题的人。入门AI，选对方向，比盲目努力重要100倍。下面我把当前主流的AI方向，分成技术线和非技术线两大类，逐一拆解。一、技术线方向：适合有开发基础、想深耕技术的人群1. 大模型研发/算法工程师核心门槛：极高。985/211硕士以上学历是标配，要求扎实的线性代数、概率论、统计学功底，精通Transformer架构、分布式训练框架（DeepSpeed/Megatron-LM），有预训练、SFT、RLHF的实战经验，顶会论文是...

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