shein一面

基本上还是腾讯，阿里，字节跳动，那些相关的，还有美团这些大公司当然了，如果说你的实力不行，之前只有小公司的实习，甚至没有实习，只看过一些网上的视频，然后一些相关的经验帖子的话我建议你还是从某直聘平台，然后筛选把你的信息改成应届生然后选一下你的岗位偏好，然后看着差不多的，北上广深呀，杭州啊呃，这些城市都选中你的喜欢的地点，然后每天投100个，然后多面。多看机会，这样才能够稳呐，毕竟一下拿一堆offer的还是少数😂

我自己在搞 AI Infra/HPC，有两个一直在维护的仓库：一个是用 C++/CUDA 从零写的深度学习框架：OriginDL另一个是工作中一点点积累下来的 AI Infra/HPC 知识地图：ai‑infra‑hpc链接先丢这儿，感兴趣可以先 star 了再说：https://github.com/jinbooooom/OriginDLhttps://github.com/jinbooooom/ai-infra-hpc如果你是刚开始找工作，或者准备投大模型 AI Infra/HPC 方向的岗位，可以把下面这份当成一个「复习清单」：面试高频会围着哪些点打转、我当时是怎么系统整理的、以及怎么用...

大模型浪潮下，不少26届同学想进军算法岗，却对岗位门槛、工作内容存在信息差。结合大半年实习经验，为大家揭秘真实行业情况，助力暑期与秋招规划。1️⃣大模型核心岗位划分大模型岗位主要分为两大方向：1. 大模型基座：涵盖数据、预训练、微调、对齐、训练/推理架构等工作。2. 大模型应用：包括数据、续训练、微调、对齐、推理部署、Agent、RAG等落地相关研发。2️⃣大模型岗位真实门槛很多人误以为无论文就无缘大模型，实际并非如此，实习与垂直经历比单纯论文更关键。1.基座岗位：学历要求高，基本为本硕双985，或国科大、北邮等强校，部分组要求博士；论文为硬性条件，至少1篇顶会起步，且方向需高度匹配；实习建议两段以上，优先阿里通义、字节豆包、百度文心、DeepSeek等头部机构。2.应用岗位：学历以本硕211及以上为主，是硕士主力赛道；论文非必需，仅为加分项，冲刺高薪计划可补充；更看重实习垂直性，无论文但项目对口，同样能拿到高薪offer。整体而言，求职时经历垂直匹配 > 含金量高低，弱相关经历加分十分有限。3️⃣大厂大模型工程师在做什么大厂大模型工作并非大众想象中整日训模型、写代码，大量时间用于数据处理、评测与沟通。基座组多做小幅度结构优化与实验；应用组99%工作基于开源模型做续训、微调，搭建RAG、Agent系统，核心是调参、优化数据配比、制定自动化评估方案，最终目标是业务落地，能提升线上指标的方案才是有效方案。想入局大模型，不必被论文门槛吓退，找准方向、深耕垂直项目，才是突围关键。

1. 简单做个自我介绍。2. 上一份实习为什么不留在那里？二、Java 基础 1. HashMap 在 JDK1.7 升级到 1.8 做过哪些优化？2. 往 HashMap 里 put 一个值的过程是怎样的？3. HashMap 达到临界值时，扩容是怎么扩容的？4. 数组长度扩容两倍，里面的数据会怎么变化？5. JDK1.7 头插法为什么会出现死循环？6. 1.8 为什么改成尾插法？ 三、实习相关1. 为什么不直接存原始文件，一定要做转码？2. 两种方法转码分别有什么优缺点？3. 转码失败率大概多少？你们怎么监控？4. 你修复过多类格式兼容问题，当时是什么问题？5. Excel 内容太多导致 ...