最近，正好在面试一些AI推理/大模型推理方向的校招同学，把面试过程按照对话的方式放出来，供各位看着玩玩。上周，领导又双来给了我一份简历。之前已经面过一次了，见此处领导：熊猫，这里是一个来自xxxx大学的同学，你看看有没有空去面试一下我：OK，我看一下(我看了后发现，这同学的简历虽然感觉写的一般，但是看起来工作量不少，实习应该有在认真工作，大模型推理相关技巧也有接触，在校招生里面，这些经历或许算得上top10%了，没准水平高过我，于是和上一期不一样，这次我是心怀忐忑地去“焦作人”）--------------------------------------分界线-----------------...

上周，领导给了我一份简历。领导：熊猫，这里是一个来自xxxx大学的同学，你看看有没有空去面试一下我：OK，我看一下(我看了后发现，这同学的简历写的还不错，重点突出，层次分明，虽然一开始是做算法的，但是后面也有几段AI-HPC、AI推理优化的经历，工作内容对于校招生来说还可以，且写的东西都在我的知识范围内，我有信心可以“焦作人”，于是答应了去聊一聊）--------------------------------------分界线-------------------------------------时间飞逝到面试时刻。我：你好，同学！我是XX公司的AI推理加速工程师，花名熊猫，首先感谢你今天...

在牛客逛了很久，发现很多同学对这类岗位的认识不太足，加上这类工作主要还是在工业界进行，因为涉及到具体模型落地，在学校很难接触到这一块，只有些许少数几个老师会做这方面，所以导致了这一块岗位对多数同学像一个blackbox。我作为一个几年前的校招生，当初也是一样儿的处境，大家如果对这块感兴趣并且想了解的话，可以私我，一两个问题没事，多了那就...不好意思了...

前几天才面了下nvidia，面试官问了一堆底层问题，好多没答上来...这次记录下，欢迎大家一起讨论...哈哈标题党了，我其实不是学生，分享一下我作为一名面试官常问的AI推理加速HPC岗位的问题~仅分享通用知识部分，项目部分因人而异这里省略C++部分1、为什么我们做C++项目的时候，需要写头文件？2、讲出static关键字的一种应用场景3、单例模式如何实现？4、讲讲四种类型转换5、拷贝构造函数中浅拷贝和深拷贝的区别？6、一个类要去访问另一个类的private数据成员，该如何操作？量化quantization部分1、说说你知道的那些针对LLM的量化技法？2、smoothquant为什么可以解决in...

最近我在知乎上回答了一些算法找工作的问题，引起了一些讨论，我发现多数学弟学妹都对算法找工作的形势看衰，这和我看法一致，但令我不解的是，多数人的想法是算法找不到就转去找测试或后端开发？？？我感觉造成这种思维定式可能是大家都还在学校，身边的同学谈论最多的就是算法和后端前端测试这几类方向所导致的。所以我自己结合亲身经历，来聊聊并且帮助大家重新认识算法和开发可以走的方向。我自己硕士期间做的也是深度学习应用算法，不是CV，也不是NLP，也不是现在流行的什么联邦学习，对抗学习之类的，而是横向哈哈哈，秋招当年的3月份，我也头铁去找算法实习，当年情况还没那么糟，但是我的一堆横向根本没给我带来能通过面试的知识，...

接上篇其次看技术实力：牛人是很多。确实因为OPPO，哲库舍得给钱，我当初也是被💰 吸引住了，虽然没去吧，大量的应届生、华为、展讯、高通的人才。但主要问题是芯片体系的架构比较模糊，对比谷歌TPU团队，一百多号人，从软件的编译器、AI框架配合、硬件的封装、验证、电路设计等复杂的事情，TPU V1用了仅仅10个月，ZEKU走了3年~别忘了，芯片只是硬件，没有了周围软件栈（操作系统、编译器等等）就是一坨答辩，和废铁无异。最后看国内市场：1 芯片市场投入周期漫长，想要看到回报需要时间。GJ近年大力支持半导体产业，资本倾斜，青年学子们投互从芯。ZEKU之前还发招聘信息说接收完全没有芯片经验的985硕进去培训上岗，我当初就是被这里吸引的。可芯片不像互联网那么快速上手，芯片配套的人才需要扎实的理工、ee、cs等知识基础，不是几个月培训班就能培训出来的。后来又遇上疫情不断，雪上加霜。而且更重要的是，从发展角度讲2)怎么绕过老美高筑的专利墙？(高通，英伟达，英特尔)；3）多大体量的利润额才能够撑起我国的一个芯片巨头？至少之前除了华子没有能和老美稍微比力气芯片巨头4.最后谈谈，对AI HPC的影响，总的来说，结论是不大，因为泽库的方向和AI HPC不是一个方向，因为哲库主要是芯片设计与验证，偏硬件，而AIHPC是芯片上的一个应用，应用始终更有市场，比如近期的GPT，但是也会有一定影响，这应该会给很多芯片公司带来一些思考，就是在做AI芯片领域可能会更加谨慎一点，近几年互联网和芯片行业确实处于一个相比之前比较萧条的阶段，裁员不断，但是呢在这个领域里面，AI依然是最火的行业，只是算法供远大于求，趋于饱和了，不然其实算法依然是最火的一行，其次就是AI HPC，AI HPC它其实并不是一个与硬件相关的行业，但是呢你确实要了解一点点硬件上层的体系结构他的这样一些软件栈，那你才能做到HPC，然后呢这个东西它其实也不是说培训几个月就能够培训好的，可以理解为你学好了之后也是每个人的这样一个护城河，我亲身经历，肯定不愁找工作，但是就是学习过程确实要花点心思，不像算法高度贴近实际业务，而是贴近计算机体系结构和AI，这两个东西结合起来，我认为可以说是把威力发挥到了极致，我们作为刚毕业或毕业不久的学生，目前最重要的就是选好方向然后努力，

字数限制，分为上下两篇答主当初在校招的时候面过哲库，在去年的时候也面过vivo AI编译器职位，OV不分家，说说自己的感受1.薪资。当时不管是oppo还是哲库，给复交开的好像是45w左右，当时我就对室友说，我要去oppo，我要去哲库，那是每天晚上都在寝室喊来喊去的，以至于澡堂都知道了[破涕为笑]，如果后来不是英特尔"截胡"，考虑到比较WLB，我估计就去哲库赚钱了2.技术方面。哲库面试我的时候，我客观地说一句，面试官的水平确实一般，我感觉他甚至都不太懂C++和AI HPC，可能被我一些装x的术语给骗过去了(其实当时我也不知道逻辑对不对)。去年呢，想着跳槽涨涨工资，在boss上看到vivo在招AI compiler，感觉跟我挺匹配的，所以就去试了一下，想练个手，面试的整体感觉呢就是感觉面试官也不是特别懂我做的东西，我当时主要靠的是TVM打头阵，整个流程下来呢，面试官也仅仅是问了一下我项目的情况，没有问出什么比较刁钻的问题，面试呢也正常的通过了，这里也不能说人家技术不行，但是呢没有对比就没有伤害，我去面nv的时候，nv其实就问了很多高质量的问题，当时我有很多都没答出来，下来后还好好总结了一番。3.最后再来谈谈自己作为局外人对这件事情的看法首先是org架构：有朋友在哲库，据说上层内斗严重、研究院负责人离职、二把手，部门负责人空降等等，高层变动很大，而且O系的9大老板都是工厂管理出身，没有任何芯片相关技术背景，O系文化又比较专权独断，大的方向错了，所有的努力都变得事倍功半，一将无能，累死三军。从基层业务来看，貌似没有明确的芯片项目，什么都想做，ISP想做，TWS也想做，SOC也想做，这是高通华为英伟达都想当的感觉啊。。。而且每年找那么多人，组织不好的话，人一多最喜欢干的事情就是斗争、排挤、站队，参见现在的英特尔(捂脸)。当然不全都是坏的一面，业务还是在快速推进，比如那个马里亚纳海沟x。

适用于面c++以及深度学习部署的职位供学弟学妹们参考:C++部分： 1.什么是多态？有什么好处？ 2.怎么表示虚函数？虚函数指针指向虚函数表的什么位置？是第几个条目？ 构造函数和析构函数可以是虚函数吗？说出你认为不能是虚函数的函数。纯虚函数又是什么？ 3.拷贝构造函数的调用场景有哪些？浅拷贝和深拷贝的区别？什么时候该自己写拷贝构造函数？拷贝构造函数签名的&可以去掉吗？ 4.` A a;         a = b;         A a = b;` a,b的类型都是A, 以上会调用到A类的哪些成员函数？ 5.说说static关键字，以及举出它的一种应用场景。 C++11新特性: ...

简单分析一下AI算法岗在国内的优劣，以及是否真的值得入场先说结论，我个人是比较看衰国内所谓的算法岗，我认为不值得入场，原因如下:0、入场难度。我想大家这点应该都比较清楚，我再补充一点，现在顶会只是面试入场券，大厂好像又加了一些门槛，那就是对本科也有了新的要求。1、学校与公司的gap。很多同学可能在学校做了很久的AI research，各种方向，我个人其实不太懂其中一部分方向，但是听起来很高大上，respect，有偏理论的，有偏大模型的，有偏其他乱七八糟大乱炖的。反观大家口中的所谓大厂其实并没有这种给你搞高大上research的环境，多数是互联网公司才有这种match的算法岗，然而互联网公司一是...

我自己在工作中以及最近这段时间看了很多应届学弟学妹们的简历，各位都存在很类似的问题。在这个帖子里总结一下，大家各取所需。另外欢迎大家看看我另一个文章(https://www.nowcoder.com/discuss/452444896348078080），有需要可以私信我1、简历保证一页。我看过一些工作好几年的简历，他们的简历也只有一页，如果你觉得自己的项目经历和校园经济很多，一页实在写不下，那么很简单，一可以换个支持一页一分为两个半页的模板，尽量不要用wonderCV的模板，实在太审美疲劳千篇一律，建议自己去找一些简历word模板，然后转成pdf。二挑重要的讲，比如你面互联网公司，那么类似于...