华为海思ai infra招人啦！！

部门招实习AI infra（推理框架加速+ 算子优化开发 +多模态优化） +AI agent

AI Infra 是未来 5–10 年非常确定的岗位方向之一，而且相比纯算法岗，门槛更工程化、需求更大、年龄更友好。AI Infra 技能栈你可以把技能栈理解为 4 层：第1层：基础工程能力（必须）这是门槛：LinuxPython / Go计算机网络操作系统DockerKubernetes数据库（MySQL / Redis）分布式系统基础API开发（FastAPI / Flask）并发 / 异步 / 队列（Kafka / RabbitMQ）这一层本质是：后端工程师能力第2层：AI工程能力这一层开始进入 AI Infra：PyTorch 基础模型推理（inference）模型部署（TorchSe...

📍面试公司：小米🕐面试时间：2026/03/26（二十分钟草草收场，都不想去看结果就知道挂了）💻面试岗位：大模型推理优化❓面试问题：一、自我介绍二、八股问题拷打，其实上来就是手撕1、直接在编辑器上手撕MGA，要求写出init、forward、注意力层   ——丢人现眼了，基本不会写2、追问，不会写的话讲一下整个过程，输入到输出怎么样的？         ——讲了讲transformer，注意力机制3、vllm和sglang的底层代码有看过吗？                                          ——没看过（其实看过，但我不敢说，怕叫我写）4、kv cache有哪些加载方式？                                                        ——在胡言乱语，啊这个，啊那个5、PD分离机制是干什么的？你怎么实现的？                                   ——唯一能回答的问题6、有没有用vllm部署过模型？吞吐量是多少？                                 ——脑子昏了，沉默（跑了demo，没测过）7、MTP（可能是MCP？没听清）是什么，介绍一下？                     ——我估计想问Medusa？反正我没回答，沉默。到这他问不下去了。。。三、反问两个人尴尬一笑，没什么要问的了。🙌面试感想：应该是史上最无悬念的秒挂，第一个手撕不会之后我已经晕头转向了，加上昨天熬夜到五点，到后面我都有点不好意思了，感觉在浪费他的时间，在这里跟他道个歉😀。十月到现在算上开发+infra可能面了二十多家吧，大部分都是秒挂，感觉车企infra这块的要求都特别高吧，问的特别细，就是最新的技术一定都要掌握，这一块技术迭代感觉特别特别快，光背八股面经给我感觉不太行。鼠鼠也累了，但自觉已经尽力了。也感谢这些至少还给机会面试的公司吧，有些简历直接投垃圾桶里了。（希望下一届的同学早早准备，不要像鼠鼠一样还在为春招奔波）。

图里附上的是我快速转行的学习路线，这份内容只是最基础的学习内容。毕竟整体准备时间特别紧张，前后加起来还不到两个月，路线规划肯定也存在很多不足之处，而且我秋招能拿到结果，也确实有不少运气成分。另外我本身有一定基础，对于常见的深度学习原理、操作系统以及CPU、GPU相关概念，前期都有一定的知识积累。如果后续想要冲刺大厂，还必须额外补充大模型相关知识。我当时在准备华为相关岗位的时候，专门背诵了很多LLM八股知识点，像是Transformer、FlashAttention、KV Cache这些核心内容都有系统复习。当然，只顾着埋头学习是远远不够的。今天我也特意问了身边的大佬，他给出的建议也一样：想要顺利上岸，光靠理论学习完全不够，必须要有项目经历和实习经历来支撑简历、提升竞争力。我分享自己的转行路线与经验，其实更想告诉大家：仅仅用两个多月的时间准备，最终也能拿到不错的offer。所以千万不要觉得准备时间太晚，一直陷入内耗焦虑，立刻行动起来，才是最关键的第一步！