卓驭科技一面

高性能计算实习生base深圳1、毕业论文方向是什么？2、介绍项目关键组件和模块3、算子和tensor是什么关系？4、计算图是用什么构建的？5、权重是怎么导入手搭的model？6、大模型推理分为哪些阶段？7、prefill阶段有没有办法加快KV cache的生成？8、prompt之间的token是否是有依赖的，是否可以并行？9、如何使用nsight辅助优化的，重点关注了哪些指标？10、吞吐量的含义？11、memory bounding, compute bounding12、在模型和算子已经固定的情况下，影响模型推理速度的因素有哪些？13、prompt的长度是否会影响推理速度，decode阶段？上下文长度会影响吗？14、平时会关注计算架构，芯片架构吗？15、进一步提升大模型推理优化的性能，有哪些技术是可以应用的？16、稀疏化kv cache需要改变模型的训练吗，还是只是一个工程上的问题？17、对于高性能计算岗位的理解，做这个方向的工作需要具备哪些知识和技能？日常工作：1）简单功能的开发和维护，自动驾驶功能落地，引擎上的工具2）工程质量上，代码规范编写，单元测试编写，开发文档的编写

1. SQL 题：结合一个 SQL 聊聊执行流程、索引底层原理、怎么建索引，以及正向反向扫描等问题。2. Redis 缓存穿透怎么解决？布隆过滤器、Redis 和 MySQL 的交互流程是怎样的？布隆过滤器怎么实现删除和扩容？3. 缓存击穿怎么办？手写一下用 Lua 脚本实现的分布式锁的获取和释放代码。4. 用 Redis 怎么存点赞数据？如果 zset 数据量特别大怎么办？分片后怎么获取 Top K？如果还要做 Top K 的分页呢？5. ES 主要用来做什么？聊聊相关的八股。

两轮面试，还是偏简单的，AI方向非agent，然后就hr联系发实习offer了其实基本上都是八股，一面比较重视python基础和项目，二面就是问几个大模型的八股然后和面试官聊天。下面是我记得的问题一面：自我介绍（竞赛经历+项目经历+实习经历）Transformer的架构是怎样的？Encoder和Decoder的多头注意力机制有何区别？左连接（Left join）和内连接（Inner join）的区别是什么？请讲一讲CoT你对设计提示词设计有什么看法？请讲解一下随机森林算法。（项目）请讲解一下GPT大模型的发展历程前面答的太快了，有一些错，不过面试官很好，会引导你圆回去。后面我看着像凑时间问的，比较偏python八股。Python中有哪些数据类型？Docker有哪些常用命令？Python中的单下划线和双下划线有什么含义和区别？Python中的 *args 和 **kwargs 分别表示什么意思，有何作用？元组和列表的区别是什么？指针传递和值传递有什么区别？深拷贝和浅拷贝（Shallow Copy）的区别是什么？二面：1.自我介绍2.bert和gpt模型的区别在哪里3.解释下GIL锁4.请你阐述熟知的位置编码5.你上一家实习经历情况也是比较顺利的聊完了，好像都是部门同事面。实习：同事学历都好高；早上9点上班18：00下班，弹性半小时，午休一小时，实习150/天，base杭州，不过最近政策不给实习生配电脑、显示器

整体来说体验不错，一共有2个面试官，分别提问，以下是一些记得的问题，考察的重点还是C++基础吧有了解过咱们卓驭公司吗？除了C++还了解过其他的技术栈吗？如果工作中遇到了一些需要完成前后端的技术支持需要去完成，你觉得怎么样？项目中遇到的一些难点是什么？怎么解决的面试官看了源码之后针对github源码中存在的一些问题提问。在C++ STL Vecotor部分很多地方加了const 但是没有noexcept，有没有去研究过noexcept的作用？noexcept的原理？如果在noexcept抛出异常怎么办？C++源码中对资源的转移主要是用移动还是拷贝？都有哪些场景下是使用移动？平时更倾向于使用错误码...