美团和百度的 AI Infra 岗位应该怎么选

面试题简述现在模型都在追求上下文，你知道业界一般怎么做的吗？比如Qwen是怎么实现超长上下文能力的？面试官想听的1、解释超长上下文的常见技术路线。2、能具体说出 Qwen 的 Attention Sinks。3、能提到 RoPE 插值、多尺度位置编码。面试示例回答业界主流的上下文方案包括：1、位置编码扩展，比如 RoPE 插值。2、注意力稀疏化，比如 Longformer。3、扩展 KV Cache，如 MQA/GQA。4、Attention Sinks 解决模型以往问题。详细内容可跳转该链接查看详情：http://xhslink.com/o/9If4fL2eS0F由浅入深分析1、RoPE插值...

在美团自动车和 momenta 之间考虑。两家都有签字费，并且签字费差不多。美团有限制性股票单元，但满两年才能拿到50%，四年才能拿完。包括股票单元在内，目前税前平均年薪 momenta 比美团高 10%。听说 mmt 强度很高，但感觉又是一个很好的发展平台，大家觉得应不应该 mmt 拼一把?

面试题简述手上有20亿个手机号，现在需要支持高频查询：给定一个手机号，快速判断它是否在集合中。请设计方案。考虑内存、查询速度、误判率、可扩展性，给出具体数据结构、内存估算、以及如何做到分布式处理。面试官想听的1、是否掌握大规模集合存在性检测常用方法。2、是否能做内存、精读、延迟之间的权衡。3、是否能给出可落地的方案。面试示例回答给20亿个手机号，我们先明确目标：是否允许少量误判？是否允许误报但不能漏报？查询QPS环境如何？常用可选方案有三种主流路径：布隆过滤器 + 后备精确存储、磁盘索引、可压缩位图/哈希分桶。下面我说明下我设计的方案：1、首先方案：Blloom Filter + 精确回查2、...

工作不到半年，对面的女生离职了，听说是压力太大扛不住了，早上听话的消息，下午人就搬着东西离开了，让部门原本就不多的女生，现在更是少之又少，啊啊啊啊啊……