简历求拷打！！HPC高性能计算方向

自我介绍 项目1. 缓存项目很多候选者在用？到底是做什么的？2. 缓存的应用场景？3. 开发者如何更好应用三层缓存架构模型？每一层的使用场景？每一层的量级？4. OS Suite 主要是做什么功能？5. 某项目只是做调研学习，没有做开发是吗？6. 如何体现善于团队协作的？实习1. 测试架构是怎么样的？单元测试主要写了什么？2. 遇到的难点难题有哪些？如何解决？3. 还有没有其他的办法解决学习不会的新知识，快速了解新架构？八股1. 互斥锁和无锁操作的区别？使用场景？2. 互斥锁的风险？3. 自旋锁和互斥锁的区别？使用场景？4. 线程拿不到互斥锁，操作系统会做什么操作？手撕无闲聊1. 接触过哪些 AI 知识？2. 博客主要是写什么内容？3. 你的兴趣方向是什么？简历和刚刚聊天看你好像什么都学？会不会广而不精？4. 实习多久？不用上课？不用考试？为什么不读研？5. 反问：总结HR 错拿了上次投海康的简历，有点草台班子了。外加面试官面试迟到 30 分钟而且也没有通知我。问的问题也比较开放和简单，没怎么问八股，看得出来中厂和大厂的面试难度不是一个级别的了。

一、 认知重构：简历不是“档案”，而是“产品说明书”很多人写简历像是在填档案：“我叫什么、我会什么、我做过什么”。这是典型的“工程师思维”，只顾输出，不顾接收。在产品和面试官的眼里，简历的本质是什么？是一个 “价值交付物” 。HR看简历的平均时长只有6秒，这6秒里，她只关心一个核心问题：这个人来了能不能帮我解决问题？高手的结构应该是：定位（你是谁）→ 代表作（解决过什么难事）→ 信任状（凭什么证明你行）。所以，不要再把“技术栈”放在最前面了。没有人关心你会多少工具，他们只关心你用这些工具创造了什么价值。普通结构： 基本信息 → 教育背景 → 技能树（罗列20个技术名词） → 工作经历爆款结构：...

和他们招的方向不太匹配感觉问了项目和手撕一道题就结束了非常有意思的是面试一开始就问了许多个人问题，以及反问

1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么，它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT，用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型，把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式，让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化，最经典的是 PPO，让当前策略在奖励更高的方向上更新，同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一，奖励模型可能学偏，模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二，强化学习阶段如果约束不够，模型容易出现 reward hacking，看起来分数高，但真...