招银云创 9.19 一面

项目深挖更细，还聊了一道 CUDA 脑暴题这场蚂蚁二面的感觉和一面不太一样。一面更像是先确认你做过什么、懂到什么程度，二面则明显更深，基本是顺着项目细节一路往下追，尤其会反复确认你到底是不是亲手做过优化、怎么判断优化价值、怎么分析性能边界，以及你对更上层系统有没有兴趣。开场还是先让我用一个比较高层的方式讲实习经历、项目经历和职业规划，我这边还是重点放在了算子优化、图优化、量化推理 runtime 这些内容上。项目部分一开始还是围绕我现在做的方向展开。我先讲了三个相对核心的点：一个是单算子优化，一个是稳定性问题修复，一个是算子融合。单算子优化这块，我举的是把旧的手写实现替换成高性能库实现，再做单...

boss上投了200份了，还是没有约到面试，甚至没有回复，好焦虑😖

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

1. 自我介绍自我介绍不要按履历流水账去讲，直接围绕岗位匹配展开。比较稳的方式是先一句话说明自己主要做 RAG、Agent、AI 应用后端和推理服务，再挑两段最能打的经历展开：一段讲检索增强、知识入库、召回排序、长上下文记忆和评测闭环；另一段讲系统工程，比如高并发服务、索引构建、异步任务编排、可观测性和线上稳定性。最后补一句最近做得最深的方向，比如多路召回融合、长任务记忆回溯、RAG 事实性评估或者工具调用治理，把后面的追问引到自己准备过的区域。2 RAG 摄入数据时，文档预处理最值得讲的几个难点是什么难点通常不是“把文本读出来”，而是结构恢复和知识标准化。像 PDF、扫描件、网页、表格、工单...