海康威视现在才约面试

想做 AI Infra / LLM 推理系统 方向。 身边没有同方向的朋友能问，自己摸着石头过河整理了一份学习路线，越整理越虚——感觉知识点又多又散  我自己总结的核心路线就一句话： 先理解模型前向 → 再理解单请求生成 → 最后再看多请求 / 多卡 / 多实例下的系统优化 把 Decoder 模型和最小推理框架先跑通，再去看工业级系统，应该很多设计会自然浮出来——这个思路对吗？ 想和大家多多交流！

个人情况：双非，两段实习原本谈好三月签三方，结果月底说可能没HC，公司来年不招初级开发，可能试用期无法转正。四月初开始投简历，但是还要同时忙毕设，已经是微活的状态了。现在每天都挺焦虑，没找到工作好像也不会做其他的。现在去考研时间也不一定够，而且也不太甘心现在这个结果。希望路过的大佬能指点一下------不知道现在投国企来不来得及，不过感觉学历是硬伤，有没有大佬知道，非常感谢------感谢各位大佬的留言，后续可能考研，不上岸就转行了。

大家好，我是杭州某大厂中台后端研发。最近一次线上紧急排障，让我彻底想明白了一件事：AI 再强，程序员的 SQL 基本功永远不能丢。背景：周末深夜被线上问题叫醒某个周末晚上，我接到上游部门研发同事的电话：需要紧急查询一份线上数据。数据源跨不同实例业务表拆分出 8 张分表需要统计总数 + 关联两张表字段线上问题响应不能拖，我一边远程配合，一边凭脑子里的业务表结构手写 SQL。结果第二个组合查询第一次没跑通，同事 Review 后又改了一轮才真正可用。事后复盘，我很清楚：极限压力下，手写 SQL 的能力依然不够稳。灵魂一问：AI 都能写 SQL，我为什么还要练？现在确实是 AI 时代，只要描述需求、...