高性能计算一般都是c++ cuda
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10-15 17:20
早稲田大学 C++
寒武纪 AI应用工程师 面经
timeline：  08-04 投递 09-01 笔试 09-16 一面  一面 35m  自我介绍 手撕：压缩字符串（类似 aabbccc->a2b2c3） 看代码找问题：野指针 C 语言如何将一个函数的作用域限制在当前文件 逻辑题：123三个人排队，有3个红帽2个蓝帽，随机给他们戴上帽，3不知道自己什么帽，2也不知道自己什么帽，问能确定1是什么帽吗  3不知道自己什么帽 -> 12不是两个蓝帽 2也不知道自己什么帽 -> 1不是蓝帽 所以1是红帽   实习拷打 perf 怎么使用 并发编程遇到过什么问题 不同锁的适用场景 其他语言的掌握情况 反问
查看9道真题和解析
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11-03 14:05
已编辑
电子科技大学 UE4
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10-16 22:10
门头沟学院 推荐算法
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10-31 17:32
同济大学 后端工程师
应届生开发岗，量化还是互联网？
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rt bg: 双9硕(中9)传统工科专业，转码。目前有两个选择[量化]/[互联网]，base📍均在上海，假定两家薪资待遇持平。主要会考虑个人长远的职业发展。求各位大佬帮帮忙1️⃣百亿量化，机器学习平台开发。优点:wlb965，且高薪。顾虑:1. 学历不突出，公司人数少，不清楚可成长空间有多大。2. 有看到说这家员工流动性比较大，不确定是否能长期发展。3. 工作认可度如何？是否方便跳槽到其他量化或互联网公司。2️⃣互联网头部大厂，海外toC软件(偏边缘)后端开发。优点:1.工作内容能带来快速成长，公司认可度高。2. 工作强度属于公司内平均强度1095。顾虑:1. 工作内容认可程度，边缘部门，约100人，面试leader表示属于创业团队。2. 创业团队是否有被裁风险。3. 可能会存在landing难度大或者强度过大的问题。个人看中职业发展，即使在一个公司呆不长久，如果能有足够的能力提升也好，跳槽会更顺利。想问问大家如何选择。
投递美团等公司10个岗位
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10-29 11:53
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北京理工大学 算法工程师
无论文秋招——上海AI lab一面
项目询问没挖太深问了个PPO和GRPO DAPO的区别问了一个懂不懂vLLM和SGlang的实现问了一个ms-swift 和 VeRL各自设计上的优劣，我说VeRL用起来更方便，每个模块很清晰，ms-swift集成的太好了，不方便改问了一个宏观的问题：如果给你一个多模型后训练任务，怎么设计训练框架？我说两个点，一个是模型加载，需要考虑到适配不同的模型，方便未来的模型加入进来，另外一个是RL这一块，需要适配不同的算法，让用户自己可以比较灵活的去定义和修改算法，例如你实现了 PPO算法，能不能很方便的改成GRPO,DAPO,GSPO。面试官不太懂训模型这一块比较关心框架设计后面反问工作内容也是提到...
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