九识智能

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主要职责：模型加速推理和精度维护。负责智驾模型的部署，涉及模型量化、剪枝和蒸馏工作，部署平台nvidia、高通等芯片的车载智驾模块。需要的技术栈：python， C++，onnx, tensorRT, CUDA写trt插件。1.自我介绍2.量化剪枝蒸馏是什么，主要如何实现，硬剪枝是什么意思。模型掉点如何排查。3.项目内容，涉及CNN和VIT剪枝，主要是如何实现，达到什么效果，遇到什么困难，如何解决。4.trt插件相关，主要实现的功能，有没有写过插件库。后面直接打开leetcode，现场写，题号209和240.

🎓学历背景：双非一本👨‍💻意向职位：数据库内核实习📍求职类型：🔑遇到的问题：想知道这种程度可以找到比较不错的实习吗？项目是否拉跨？接下来可以精进的地方有什么？

自我介绍面试官介绍了部门的方向问了求职意向和实习转正情况c和c++最大的区别，怎么理解面向对象如何理解this指针，底层反汇编实现细节（没答上来）c++中的多态，动态多态如何实现的，虚函数的底层原理（共享屏幕）本地实现矩阵相乘你为什么选择用容器，而不是用数组。容器有什么优点，有什么缺点。了解过transformer吗，介绍科研里用的transformer（因为我做的ViT，和大模型原本的transformer还不太一样，感觉面试官也没太搞懂）推理和训练的区别，推理需要反向传播吗，训练需要正向传播吗，训练和推理哪个消耗资源更大反问