网友提问：您好，我是末211本计科大三下，选的方向是agent开发，近期期望是找到一份大厂实习准备秋招，最终的就业期望是大厂或者能实现生活工作平衡的中小厂现在是只有一个做传统rag的小厂实习，一个掌握情况一般的开源agent项目（一直觉得还需要继续准备，花了好几天都在看代码逻辑都没看完，是不是自己的学习方向不对，更多应该根据简历要点去记忆理解设计思路和tracingoff），力扣也因为在优先学项目只刷了十题不到，代码能力也很弱只会ai编程，学和做的agent也和前后端不太靠得上目前简历都没有做完，又感觉学习的方法不对，害怕agent方向竞争太大自己得转去别的方向毫无准备，暑期基本赶不上了，想转...

4月14号开始投 只有中小厂给面 大厂全简历挂/泡池子（字节没投）5.20号重投一遍大厂 懂车帝约面 半个点就结束了 简历上的项目点都没问 让我自己讲完就结束了 一道手撕 感觉被kpi了（话说日常也有kpi吗）是不是简历有问题，想再学个agent换掉秒杀还是换掉RAG 求指点

AI Infra / 数据岗考察:大模型训练 / 推理框架 + 算力调度 + 数据工程 + 性能优化。硬核工程岗。   1、工程 / 部署 / Infra  vLLM 的核心优化是什么  思路:PagedAttention(分页 KV cache) + Continuous batching(动态合批) + 量化 + prefix cache;吞吐比 HF 高数倍。   模型量化 / 蒸馏的区别  思路:量化: 降精度(FP16→INT8/INT4),结构不变;蒸馏: 教师→学生,结构变了;可叠加。   端侧部署的挑战  思路:算力/显存/电耗受限;要小模型(SLM 1-7B) + 量化 + ...