阿里AI Infra社招，知无不言

电子信息硕士转码真的能转成功吗？下面这些题目的这个面试对我来说就太难了。

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 项目深挖2. 算子优化从 profiling 到落地的完整流程？如何判断一个算子是 memory-bound 还是 compute-bound？3. 用过哪些 profiling 工具？Nsight Systems 能看到指令级流水吗？4. 优化时，Warp利用率低怎么归因？负载不均衡怎么解决？5. 昇腾NPU和 NVIDIA GPU架构差异，内存层级设计6. 多进程和多线程的性能区别7. 还了解哪些模型级优化手段？比如 KV Cache / 算子融合 / 量化8. 模型输出和预期不符，怎么 debug？误差累积怎么解决9. 对第一份工作最看重什么？10. 为什么投卓驭？了解我们技术路线吗？

1️⃣大模型推理优化方面KV Cache 、PagedAttention 、FlashAttention 等技术，提升吞吐和显存利用率。2️⃣高频考点vLLM 与 PagedAttentionKV Cache 原理与优化推理加速综合策略3️⃣公司考察侧重点差异💞字节跳动：全面覆盖推理优化、推荐系统、多模态等多个方向，考察系统化思维能力👀腾讯：偏重推理框架（ vLLM 、FlashAttention ）和长上下文优化🍎美团／滴滴：关注实用化推理加速技术选型和实践经验4️⃣面试准备建议➡➡掌握核心原理：深入理解 vLLM 的PagedAttention 、 KV Cache 、 FlashAttention 核心技术的实现机制。➡➡积累实战经验：准备具体的优化案例，包括量化效果、延迟提升数据等量化指标。➡➡构建系统视角：不仅要懂算法原理，还要了解系统资源调度、并发处理等工程实践。⭕如果你现在：- 春招/秋招没方向- 简历没人看- 面试总挂- 不知道怎么准备📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

大学本科毕业秋招纯后端失败了。读了墨大软工硕士ai专业。之前简历准备纯纯后端，2027年底毕业，求问现在是转大模型/ai工程师方向，还是保持后端磕到底