1.快手 社区科学线/算法引擎部/商业化电商引擎架构中心 c++开发工程师，据说部门很核，组里做广告投放相关业务，小组for海外场景，已经接了offer2.阿里云 云智能集团-阿里云智能-阿里云智能cto线-计算平台事业部-MaxCompute，研发工程师c++，做云服务器资源的调度，泡了一周池子今天给了意向。感觉快手的业务更好一点，但是阿里云的title更好，部门也不错，要鸽了快手这边去阿里云吗，非常纠结，想听听大家意见--

项目深挖很多，也聊到了互联和软件硬件协同最近面了一场阿里云的 AI Infra 二面，整体感受是，这轮不是那种偏八股或者偏刷题的面试，更像是围绕项目经历一路深挖，看你到底有没有真的做过优化，也看你对自己后面想做的方向是不是足够清楚。开头还是常规自我介绍，我主要讲了自己现在在做的方向，包括 AI Infra、异构计算、底层性能优化，以及一些算子开发、图优化、推理优化相关的经历。后面的问题也基本都是顺着这些内容往下展开。前半段主要是在深挖项目。面试官先问了我现在做过的几类事情，我把内容归成了三块：一块是算子优化，一块是算子融合和图优化，还有一块是一些稳定性问题和 bug 修复。这里他问得比较细，不...

努力拥抱AI中…1. ai coding部分，面试官问我拿到这个题目，是怎么思考的，看了我写的提示词2. 我平时对ai的使用，多维度的，可以是写代码，或者日常聊一些稀奇古怪的3. 身边同学对ai的使用情况4. 写代码用ai辅助的频率，写完自己会review嘛5. 你觉得现在ai的能力边界在哪里6. 你对agent怎么看，假如所有的模型训练数据没有太大差别，那么现在的agent与内部的llm有很强的关系嘛7. 你觉得好的harness是什么样的8. 碰到了新知识，是倾向于了解原理，还是先上手使用9. 假如实际开发，产品经理和程序员对线讨论需求 ，这和我们和ai讨论需求的差别在哪10. 你平时是怎么学习新知识的，有哪些渠道和方法11. 一些概念吧，多agent，skills，自己有没有写过啥skills12. 你提到sdd，为什么要用规范驱动呢？好处是什么13. 传统的编程范式，和使用ai开发的区别，你是怎么样看待的

1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...