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1. 激活函数应该满足什么2. python修饰符3. 用过CUDA写算子吗4. 项目，简历里写了大模型相关，会问相关问题，RAG，微调，数据清洗，vLLM（pageAttention)。容器化部署。5. torch你了解多少6. 反问记得的就这么多，应该前面有共性问题，大部分会问项目。对于技术栈，会问你掌握到什么程度。比如CUDA算子，你是会写，还是会调用，还是会更底层的优化。面试官比较友好，对于你不熟悉的地方，不会再追问。但对于你自述熟悉的地方，会问比较深。该岗位，是对目前一些主流的项目（torch、vLLM等），在自研GPU上的适配（应用层，底层计算库已有），需要对python，这些框架有一定的了解。

📍面试公司：美团🕐面试时间：2025-08-14，菜只因秋招处女面💻面试岗位：北斗计划-基座大模型推理引擎工程师BG：末9本，中科院硕，和组内课题不相关❓面试问题：自我介绍：一分钟完事1.介绍一下Transformer的架构，和传统RNN循环神经网络相比有何优势2.Transformer中参数都分布在哪里，参数量最大的是哪部分？计算量最大的是哪部分，为什么？3.了解GPU的cuda core、Tensor core吗，你常用的GPU有哪些，他们的显存和显存带宽有多大4.讲讲大模型的量化5.为什么需要PD分离技术6.讲讲PageAttention和Continous Batching技术7.讲讲cuda编程8.了解DeepSeek 的MLA机制吗？详细介绍一下和MHA、GQA、MQA的区别9.介绍一下DeepSeek MoE架构10.详细介绍一下各种并行方法，TP、PP、DP是什么11.为什么说Prefill阶段是计算密集型的，为什么Decode阶段是内存密集型的？无寿司🍣，感觉是回答的太烂了，30分钟结束。反问：从刚才的面试来看，感觉是不是做底层系统优化比较多，是不是CUDA编程很多？答：也不全是。主要综合来看，不是一定要掌握CUDA编程，但是作为大模型开发而言，CUDA编程肯定要学的，🙌面试感想：和蔼，有几道问题给我解释了；开始开了摄像头，后期关闭了摄像头；大模型八股偏多，依据简历问的，没问项目，我的项目是RAG，可能跟岗位关系不大，所以没问。

部门用C++做推理框架跟infra的，有点聊不起来，感觉有点坐牢😓1.哈希冲突的解决方法2.设计一个读多写少的并发安全容器3.读取本地内存Map的时候值太多太大了，怎么优化。（这块没答出来，面试官给我讲了一堆利用cpu指令周期的间隙啥的，自己有点菜，还是没太懂，有点难受）算法1.最大子数组和2.二维最大子数组和（记得好像通过压缩一维去实现的，具体有点忘了，没A出来。。。）3.手写堆排面试官说会给我过，但是他说他出的算法都比较简单，让我注意一下二面面试官会出的很难。。。哥们，要不还是把我挂了吧，给我换个对口的吧，我就是一个平平无奇的业务仔啊

没给机会反问，反正二面应该还是会给的。1. 自我介绍2. 开源经历盘点3. 有利用linux系统特性做什么事情吗，系统调用知道多少（一无所知，楼主真没搞过高性能存储这套，要搞过还能找到工作、楼主至于到处投后端开发吗真有意思）4. C++与go与Rust楼主感兴趣的点（虽然不知道为啥最近被频繁问起这个问题，楼主也是越答越顺溜，从golang的gc说到rust的泛型+约束）5. 对职位有什么期待（ai就ok，ai应用就是很棒，继续讲述楼主自己折腾的ai应用）6. 写道题：2a2(a3(b))转成aaabbbabbb。反正没运行，楼主写了个栈就算过了。不让反问，楼主确实还不清楚这个部门到底需要干什么，但反正应该跟大模型推理应用方向八九不离十，能搞这个方向楼主也是十分乐意的。