苏小研前端三面面经

一天一个 AI 岗位解析，今天来聊聊——AI训推框架研发工程师（AI Infra）如果说算法工程师是在让模型更聪明，那这个岗位就是👉 让大模型能稳定、高效、低成本地跑在业务里。不直接写业务逻辑，也不用直接和用户打交道，但是所有AI产品都离不开他，是实打实的“基建大神”。无论是 AI Agent、AI搜索、AI分身，背后都离不开训练与推理框架的支撑。一、这个岗位平时在做什么这个岗位的工作核心可以总结为三块：1️⃣ 大模型训练 & 推理框架研发首先你需要参与公司自研的 AI 训推框架开发，比如：大模型推理引擎优化训练框架性能提升推理吞吐与延迟优化巧妇难为无米之炊，得先开发框架才能后续推进...

大家觉得我这个简历能找到什么样的，中厂有希望吗，简历无水分全真实的

能投什么企业

面试官提问：“设计了一个Agent系统，在执行多步任务时某一步失败了，你会怎么处理？”这个问题的一种回答思路诞生在大模型出现之前，就是典型的软件工程答案：加异常处理、设置最大重试次数，重试三次仍然失败就返回错误信息。这个回答不能说错，确实是工程基本功。但问题在于这是传统软件系统的错误处理思路。如果把这一套原封不动搬到 Agent 系统里，其实只解决了最简单的一类问题。面试官真正想考察的是：你有没有意识到，Agent 的失败和传统软件的失败根本不是同一种问题。（我的回答放在文末了）本质区别：显性失败与隐性失败在传统软件中，失败通常是显性的。接口超时、参数校验失败、数据库连接异常，这些问题都会抛出...