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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...

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。

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