AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

现在也太难了吧🥲，实习好难找，佬们拷打一下简历

这个是流程终止了吗

项目深挖很多，最后还有一道“手写”代码题这场华为 AI 工程师暑期实习的面试，整体节奏比较完整，基本就是“自我介绍—项目深挖—反问—代码题”这一套。刚开始先让我共享桌面，结合简历做自我介绍，讲自己的学习背景、做过的项目，以及现在的方向。前面这部分我还是按自己的主线来讲：山大本科电子和计算机双修，港中深硕士，方向慢慢转到 AI Infra、异构计算和性能优化；实习这边讲了之前做过的通用软件工程工作，以及现在做的算子优化和图优化相关内容。面试官前面没有特别打断，但后面几乎每一段都会继续往下追。项目里问得最多的，一个是我自己做的量化推理 runtime，另一个是现在在做的算子/图优化相关工作。量化项...