大家好，我是在某互联网大厂做了 2 年技术面的面试官（也是牛客老用户，刷牛客讨论区劝退帖/offer 比较帖的时间不比你们少）。写这篇是因为最近 hc 收紧，我在内部 review 候选人评分的时候，发现一个很扎心的现象：**技术不差的候选人，被刷掉的原因经常不是"能力不够"，而是那些"你不知道你不知道"的坑。**HR 永远不会告诉你真相，她只会说"综合考虑后……"。所以我把这 2 年 300+ 场面试里最常见的 7 个隐藏扣分项写下来，全部换成"牛友视角 + 怎么做"，希望帮到正在投简历的你。---1. 自我介绍...

三月中旬开始陆陆续续投了几十家，记录了一下情况，BOSS上也问了几百家，大部分没回或者根本未读面试只有寥寥几个，发笔试的更是一个都没通过(至今没敢做美团笔试，pdd听说笔试难更是没敢投)部分企业直接简历挂(快手挂了五次)，甚至有点还在流程里出去一看岗位都没了(比如小米滴滴，前者还好直接流程结束了，滴滴硬是卡在那取消也取消不了，别的也投不了)大部分还是投了泡池子毫无推进网上都说今年暑期难得多，是我信息茧房了还是客观如此，或者我太菜了吗本人有三段小厂实习，其中两个规模不大的小公司做业务，一个几百人的数据库公司做的是数据库跟中间件，偶尔有几个面试也都感觉回答不上，除非像我主页京东一面那种项目引个头问八股的，不然问点场景题或者拷打实习产出与项目亮点，都感觉束手无策，想多面试攒经验吧偏偏连面试都接不到几个难道只能等六月份投日常了吗，中厂暑期感觉都希望不大了，面试基本全是bat京东给的，中厂一点面试不给，鱼鱼了

是简历有什么问题吗，求大佬指点要玉玉了

这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段，每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去，重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销；decode 阶段是逐 token 生成，重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢，不是模型本身慢，而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段，才能知道为什么有些优化只对长输入有效...