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1. 个人背景本人本硕来自于中山大学（985），电子信息人工智能方向。科研方向是CV与机器人。成果包括三篇SCI期刊、一篇EI会议以及几项发明专利受理，有华为、IDEA研究院等三段实习，取得过CV、机器人领域的数项行业相关竞赛获奖。2. 秋招准备（1）算法与基础。算法题是大厂敲门砖，我从5月开始刷力扣，重点攻克中等难度题，覆盖数组、动态规划等高频考点，并针对 CV 方向补充了图像处理、深度学习基础等八股，整理了各种经典网络、如CNN、Transformer等，能做到手写伪代码。此外，还需要了解前沿的算法，例如目标检测领域的Grounding DINO等。（2）更新制作简历。我每月都会更新简历版...

混合云异构计算工程师工作职责-建设业界领先的AI异构算力容器平台，提供 高性能、高稳定性、高易用性的百舸产品，支持AIGC、智算中心、金融-结合 SOTA 模型训练推理优化原理，深入模 型结构与设计思路，将训练推理优化手段工程 实践化，为客户提供系统性加速方案，提升训 推效率-在自研芯片上适配常见大模型，结合深度学 习训推框架特性，开发或调优相关算子，提升模型在芯片上的性能和精度表现，辅助客户进 行芯片选型和应用-针对大规模异构集群场景下，探索训推任务 管理、异构资源调度、虚拟化混布、容器存 储、高性能网络、分布式训练和推理等技术的 创新和应用-探索业界最新技术方向，参与机器学习框架 等开源社区，提升百度混合云AI核心竞争力任职资格-本科及以上学历，有一定程度的计算机相关 专业知识背景-优秀的编码能力，熟悉Golang/Python/ Java/C/C++至少一项，有扎实的算法及数据 结构基础，有良好的编程习惯。-熟悉PyTorch,了解Megatron、 DeepSpeed、vLLM、SGLang等大模型训推 框架，做过测试、开发等工作。-对GPU芯片架构有一定了解者优先，熟悉 CUDA、OpenCL等高性能计算编程经验优先，有大规模训练推理实践经验者优先-具备推理优化的深度实践经验优先： FlashAttention、PD分离、专家并行、负载均 衡、模型压缩（蒸馏/量化）、缓存策略、异 构计算加速-具备训练优化的深度实践经验优先：分布式训练、显存优化（如Zero/Offload)、计算通 信Overlap、混合精度、MoE架构调优-熟悉Kubernetes工作原理，熟悉调度器、资 源扩展机制、容器运行时、容器网络等技术， 有Kubernetes开发和维护经验优先-有独立的分析问题和解决问题的能力，有强 烈的责任心，较强的学习能力和沟通能力

【岗位名称】后端开发实习生-飞书低代码平台和大模型应用【面试时间】2025.7.7【流程&题目】1. 自我介绍2. 项目（分布式缓存系统）a. 为什么要做分布式缓存系统？b. 是自己从头到尾设计，还是有一些参考的项目？c. 做的过程中遇到了哪些问题？⇒ 分布式缓存系统一般在业务上会怎么用？为什么要用分布式缓存？一般能解决哪些业务问题？3. 基础知识a. 算法思路：n*n的迷宫，1为通，0为不通，怎么找到从入口到出口的最短路径？⇒ 除了动态规划还有什么思路？b. MySQL的索引类型？例如用户表，有几个字段，哪些情况下使用索引？c. 如果使用三个字段A、B、C创建联合索引，哪些能够命中，哪些不能？说明原因d. HTTP的状态码有哪些？502、504出现在什么情况？301、302的区别？e. TCP怎么保证可靠传输？f. 业务场景：网购平台下单，如何防止超卖和重复？这个架构可能会遇到什么问题，如何解决g. 计算机思维：16瓶药，1瓶有毒，15瓶无毒，小老鼠喝掉毒药之后1h会被毒死，现在只有1h的时间，最少用几只小老鼠可以试出哪瓶有毒4. 算法题：最长递增子序列5. 最后问题：有没有接触过和大模型相关的内容6. 问面试官的问题a. 关于低代码平台b. 对我的建议【总结】准备的还是不太充足，很多概念都只是知道这个名词而不了解在业务上的应用场景（也是最后面试官的建议）面试官人挺好的，回答的不是很好但是面试官很耐心