北交通信硕 工业互联网方向

1️⃣大模型推理优化方面KV Cache 、PagedAttention 、FlashAttention 等技术，提升吞吐和显存利用率。2️⃣高频考点vLLM 与 PagedAttentionKV Cache 原理与优化推理加速综合策略3️⃣公司考察侧重点差异💞字节跳动：全面覆盖推理优化、推荐系统、多模态等多个方向，考察系统化思维能力👀腾讯：偏重推理框架（ vLLM 、FlashAttention ）和长上下文优化🍎美团／滴滴：关注实用化推理加速技术选型和实践经验4️⃣面试准备建议➡➡掌握核心原理：深入理解 vLLM 的PagedAttention 、 KV Cache 、 FlashAttention 核心技术的实现机制。➡➡积累实战经验：准备具体的优化案例，包括量化效果、延迟提升数据等量化指标。➡➡构建系统视角：不仅要懂算法原理，还要了解系统资源调度、并发处理等工程实践。⭕如果你现在：- 春招/秋招没方向- 简历没人看- 面试总挂- 不知道怎么准备📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

一、市场上到底要什么人？去招聘网站搜“大模型”，JD看一圈就会发现，岗位其实就三类：① 基模方向：预训练、模型架构、scaling law门槛：顶会paper or 名校博士结论：有就有，没有就别强求，不是几个月能补的② Infra方向：分布式训练、GPU集群、推理加速门槛：扎实的系统底层能力结论：你们组是做这个的就可以冲③ 应用层方向  这是大多数人的机会！不动模型：RAG、Agent动模型：SFT、RL（RLHF/RLAIF） 0基础同学能在4个月内真正拿到offer的地方，就是应用层二、技能要会在点子上，别被概念带偏现在各种概念满天飞，A2A、MCP、GraphRAG...每周都有新名词...

接了虾皮food部门的offer，想请教一下这个部门现在咋样，有无大佬现身说法

首先感谢上次发文, 牛友们的鼓励与建议. 希望我们能够在相互帮助之下越来越好.(错别字很多, 纯手打的, 不想校稿) 三个月的实习合同马上就要到了, 感觉继续下去收获不大, 同时想休息一段时间后准备暑期实习, 我没有选择续签合同, 决定离职. 对自身技术栈的不自信, 导致, 我并没有太多的往后端开发方向进行投递, 而是投递了大量的测试. 最终也是在11月底, 偶然间获得了一次实习机会. 现在来看, 其实还是运气占比较大的因素, 因为我现在综合来看, 当时组内有个新项目急需测试, 但是, 组内有几个人因为事假请假, 导致急缺人力. 所以, 我从boss上发简历到面试, 再到录取, 只花了3天. ...