一面业务面（40min）1.自我介绍2.简历深挖3.安克某一品类的生态和小米相比你觉得有哪些不足以及可以改进的地方4.对于team里面的两个方向更倾向哪一个，为什么5.如果要上线一个新品，你觉得步骤是什么6.对于国内的主流社交媒体了解吗，有什么洞察，好奇心怎么样7.反问二面业务面（30min）1.自我介绍2.过去的实习经历不太相关，为什么选择投递这个岗位3.简历深挖4.实习中，遇到的印象最深刻的事（抓狂或骄傲都可以）5.个人问题（家，性格，性格方面的缺点）6.反问三面综合面（15min）1.自我介绍2.实习经历中最有成长和收获的具体案例，达成这件事的关键原因是什么3.过去协助策划的两个活动在用...

🤡😭      

差点把线上搞崩那次，到现在想起来手心还会出汗。实习第六周，我改了一个配置参数。自测过了，跑了几个case没问题，心想这么小的改动走什么灰度啊，直接上呗。提交MR的时候mentor拦住了我，说走灰度。我当时内心是翻白眼的——至于吗？灰度放了1%的量，五分钟之后监控开始报警。我改的那个阈值，影响了下游一个缓存服务的淘汰策略。我看着监控面板上那条飞起来的红线，感觉自己的血也凉了。mentor倒是很淡定，一键回滚，然后跟我说：这个接口日调用量几千万。如果刚才全量上了，你今天就可以体验什么叫P0事故复盘了。那一刻我是真的怕了。不是怕被骂，是怕影响真实的用户。之前在小厂实习，出了bug重启一下就好了，DAU才几千，没人在意。但大厂不一样，你敲的每一行代码背后都是真实的人在用。从那以后我再也没有跳过任何一个流程。你说大厂的流程烦不烦？烦。但被流程保护过一次之后，你会真心感激这份烦。感谢我师，就我🐶命

更偏推理基础、工程细节和 CUDA 手写题这场百度 AI Infra 一面，整体感受是节奏很快，前半段主要围绕简历里的项目和实习经历往下问，后半段会明显转到一些更偏推理基础和工程理解的问题，最后还加了一道 CUDA 的手写题。面试官一开始先介绍了团队，说他们在百度智能云下面，训练、推理、强化学习、Agent 这些 AI Infra 相关方向基本都覆盖到了，所以一上来的感觉就是，这不是只盯某一个小点的岗位，而是一个工作面比较宽的 Infra 团队。正式开始之后，前面还是从我现在做的事情切进来，重点还是摩尔线程这段实习。面试官先问我怎么理解自己在做的这个 TensorFlow MUSA Exten...