项目深挖很多，也聊到了互联和软件硬件协同最近面了一场阿里云的 AI Infra 二面，整体感受是，这轮不是那种偏八股或者偏刷题的面试，更像是围绕项目经历一路深挖，看你到底有没有真的做过优化，也看你对自己后面想做的方向是不是足够清楚。开头还是常规自我介绍，我主要讲了自己现在在做的方向，包括 AI Infra、异构计算、底层性能优化，以及一些算子开发、图优化、推理优化相关的经历。后面的问题也基本都是顺着这些内容往下展开。前半段主要是在深挖项目。面试官先问了我现在做过的几类事情，我把内容归成了三块：一块是算子优化，一块是算子融合和图优化，还有一块是一些稳定性问题和 bug 修复。这里他问得比较细，不...

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

第一次真正感受到“技术判断”这四个字，不是在写完代码的时候，而是在一次方案评审前。需求看起来并不复杂，业务要上线一个新能力，时间不算宽裕，但链路很长，涉及多个模块联动。导师把文档丢过来，只说了一句：先别急着写，先把可能出问题的地方找出来。 我最开始也和很多实习生一样，下意识会先看接口、看表结构、看怎么把功能做出来。但越往下梳理，越发现这不是一个“把需求实现”就结束的任务。高并发场景下，任何一个看起来正常的调用路径，都可能在流量起来之后变成瓶颈；任何一个默认重试、超时设置、依赖堆叠，都可能把局部问题放大成全链路抖动。 于是我先没动代码，反而花时间把调用链、异常路径和兜底逻辑一条条画清楚。哪些请求...