美团大模型后台开发

最近看到大模型方向的高薪offer引发了一些讨论。有人感叹“选择比努力更重要”，认为抓住了风口就改变了一切。作为局中人，我想聊聊我的看法。确实，大模型带来了薪资结构的显著变化。开发岗今年60万可能已近上限，而大模型方向80万以上的包并不少见，部分公司给硕士生的总包甚至超过百万。更值得关注的是，一些高薪候选人并没有顶会论文，仅凭扎实的实习和工程能力就拿到了机会。这似乎印证了“选择决定论”。但我想说，大模型的高薪并非“风口上的猪都能飞”。行业的高回报，是对这群人特定努力和能力的市场定价。首先，这个行业的门槛和竞争强度被严重低估。它不是避风港，而是竞技场。你需要快速跟进日新月异的技术，处理海量数据与复杂工程问题，承受极大的交付压力。很多从业者付出的心血并不比在传统赛道发顶刊少。市场的定价，正是对他们所克服挑战的认可。其次，行业的内部淘汰率非常高。我们只看到头部选手的光鲜，却忽略了大量“卷”不出来的人。他们的处境或许比许多稳定方向的从业者更艰难。幸存者偏差让我们容易得出片面的结论。大模型是当下的重要选择，但它从不是轻松的通途。它更像一个放大器：选择决定了你进入的赛道，而努力与能力决定了你能在其中走多远、留多久。对于个人而言，在正确的方向上持续积累有效的努力，或许才是更实在的答案。我拥有7年大厂算法经验，担任过技术面试官，欢迎交流。

——兼谈热门岗位趋势与应届生就业规划一、2025 年嵌入式行业整体行情回顾1. 行业总体状态：回暖但分化明显2025 年嵌入式行业整体呈现“温和回暖、结构性分化”的特征。相比 2023～2024 年的招聘收缩期，2025 年企业招聘需求有所恢复但恢复主要集中在有明确业务场景和量产需求的方向初级、泛嵌入式岗位数量依旧有限，企业更倾向于“能直接上手的工程师”整体来看，嵌入式仍然是一个技术门槛高、周期长、抗替代性强的方向，但不再是“广撒网就能进”的行业。2. 需求稳定的核心下游领域2025 年需求相对稳定甚至增长的方向主要集中在：工业控制与自动化汽车电子（车身控制、域控制器、BMS）物联网与边缘设备...

1.实习介绍2.介绍transformer架构3.transformer架构为什么要切分为多头？4.讲一下attention的具体计算步骤5.计算attention的softmax之前为什么要除根号d_k6.介绍一下transformer位置编码；还了解别的位置编码吗？7.如果在transformer中，把K去掉，变成Q*Q*V，这样会有什么问题吗？假如不考虑解码器，只考虑编码器内部的attention操作的话，这样会有什么问题？8.transformer是encoder-decoder架构，而GPT是decoder-only架构，为什么会演变成这样一种形式？为什么把encoder给舍弃掉了？9.为什么像GPT这种生成式任务，不同时利用encoder-decoder？10.transformer的FFN层为什么会逐渐演变成MOE层？11.moe层的负载均衡具体是怎么做的？偏置项b是怎么训练的？你怎么保证有一个机制让偏置项得到变换？照理来说，偏置项b应该放到损失函数中，这应该怎么设计？12.做agent有哪些框架？13.做agent的开发范式有哪些？14.lora微调的核心原理是什么？15.大模型幻觉了解吗，怎么缓解大模型幻觉？16.手撕，最长递增子序列

0.0 前提说明答应各位uu的秋招总结及经验分享终于来了！26届秋招的形势是近5年来最差的，也可能是未来5年最好的。主包运气也比较好，拿了5个ssp/sp，确实有一些经验，也有一些教训，想跟大家分享一下。为了能真正在不同时间段内帮助到各位学弟学妹，和结识更多优秀的朋友，我也尽量抽出时间维护自己的27届秋招经验分享交流群，会在群里不定期分享自己不同时间的经历和状态，也希望跟各位朋友一起探讨知识和未来的规划。希望大家可以点赞、评论和收藏支持一下，让主包更有动力去做，先谢谢各位啦！1、个人相关1.1 bg和方向26届双非本末九鼠硕，后端开发(java) or 大模型应用开发，本科转专业（生物-&gt...