快手 快star进度 开发岗

还没收到 通知，应该寄了1. 自我介绍 / 项目介绍2. 为什么做开源社区内核开发3. Rust 相比 C++ 的优劣势4. Rust 如何保证内存安全5. Rust 与 Go / Python 的区别6. 进程、线程、协程区别7. 用户线程与内核线程调度开销大吹特吹 Ai Coding 8. 开发中怎么使用 AI，是否能辅助内核开发9. 沉淀了多少个 skill10. 这些 skill / agent 是怎么编排起来的11. AI 翻车的场景与处理方式12. AI 生成代码的可用率有多少13. 如何进一步提升 AI Coding 效率14. 哪些模型擅长什么事情15. 如果给 Cgroup ...

大四上学期在某厂实习了三个月，说说真实感受吧。进去之前幻想的是参与核心项目、接触前沿技术。实际上每天就是写一些边角需求，改改前人的代码，开不完的会。mentor人挺好但也很忙，大部分时间还是自己摸索。最大的感触是：大厂没有想象中那么光鲜。工位很挤，实习生能接触到的东西真的有限，很多核心代码权限都没有。现在春招我反而没那么执着大厂了，更看重具体做什么、团队氛围怎么样。实习过一次之后你就会发现，公司名字真的只是个壳子，每天干的活才是实实在在的。

debuff叠满了，打招呼后已经没有后续了，连简历石沉大海的经历都没有（投都投不出去）！两段实习一点含金量都没有，求大佬们给我爆改一下，谢谢喵！

AI Infra 是未来 5–10 年非常确定的岗位方向之一，而且相比纯算法岗，门槛更工程化、需求更大、年龄更友好。AI Infra 技能栈你可以把技能栈理解为 4 层：第1层：基础工程能力（必须）这是门槛：LinuxPython / Go计算机网络操作系统DockerKubernetes数据库（MySQL / Redis）分布式系统基础API开发（FastAPI / Flask）并发 / 异步 / 队列（Kafka / RabbitMQ）这一层本质是：后端工程师能力第2层：AI工程能力这一层开始进入 AI Infra：PyTorch 基础模型推理（inference）模型部署（TorchSe...