这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段，每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去，重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销；decode 阶段是逐 token 生成，重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢，不是模型本身慢，而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段，才能知道为什么有些优化只对长输入有效...

我大三tmd逃课去白马培训是吧，你老冯同意了没？

美团timeline一面 3.26二面 4.2oc 4.8offer 4.10其他：oppo 一面挂vivo 没动静携程 笔试挂哔哩哔哩 没动静感想感觉找实习运气也占不少的成分，本来0实习选手暑期只是准备随便投一下练一练，想着过会儿再找日常实习，没想到美团直接收留我了。感谢一面面试官，在我第一次面大厂的时候给了我自信

1🐧 csig云数据库，ai应用开发岗，做agent memory方向，base成都，据说转正率50%+。2 🐜 平台技术事业群数智引擎，模型基准和评估岗，做评测框架的事情，base杭州，转正率未知，部门实习生挺少的。3 字节 tiktok，客户端开发岗（纯安卓&ios），业务是tt新的ai搜，base上海，不过是口头oc，要下周出结果，🐧可能会来不及。本人base上海，请各位老师帮忙，评价一下，不尽感谢🙏