这一轮更偏大模型、量化和推理基础理解这场蚂蚁 AI Infra 三面，整体感觉和前两轮又不太一样。前两轮更多是在深挖我已经做过的项目，这一轮虽然也会问项目，但明显更关注我对大模型推理、量化、KV Cache、attention 这些基础问题到底理解到什么程度。开头还是先做自我介绍，我主要讲了自己现在在做的几个方向：一段偏工程化的软件开发经历，一段偏算子和图优化的实习经历，以及自己在做的一个基于 Python extension 的量化推理 runtime 小项目。这一轮项目部分问得相对直接。面试官先让我展开讲了自己做的那个量化推理 runtime。我这边讲的是，基于一个开源 runtime 做...

能的兄弟，能的，一天200k我肯定干

从三月初就开始投 一直到现在只有一个面试几乎全是已读不回꒰>﹏< ꒱沟通600+ 只投出去20多个简历

逛牛客这么久，发现一个很有意思的现象：很多人把大厂当成“求职天花板”，拼尽全力投递、面试，哪怕拿到offer，也有不少人干了3个月就裸辞，吐槽“大厂节奏快到窒息”“内耗严重”“自己根本不适应”。 其实大厂从来不是“适合所有人的避风港”，它有清晰的优势——完善的体系、优质的资源、可观的薪资、清晰的成长路径，但也有不可忽视的压力——高强度加班、严格的KPI、复杂的协作流程、激烈的竞争。 与其盲目跟风冲大厂，不如先看清自己：你到底适不适合大厂？结合身边上岸大厂的朋友经历+牛友高频分享，总结出4类最适合大厂的人，对照看看，你是不是其中之一～ 一、目标明确，能接受“高压换成长”的人 大厂最不缺“努力的人...