思特威AI芯片工程师一面面经二面：部门主管面 9.21 30-40min探讨了我项目中所负责的模块的实际应用场景（可能相比起技术细节会更偏向于对IP应用的思考）我的项目多是数模结合的模块，因此也追问了数模结合项目对于个人求职中的优势。整体下来更多是在询问在项目中担任的角色和对自己项目模块高层次的掌握程度。反问问了面试官身份，工作内容和项目中的重难点三面：hr面10.11 45min（没想到是最久的）谈了下入职之后的培训，公司发展情况和业务情况，以及可能的薪资待遇，照常询问了一下现有的offer和等待的机会。反问环节确认了一下自己的排序情况。第二天oc，过几天收到了offer使用内推码简历优先筛...

我的简历真的很烂吗😭😭😭投了一个多月了找我的全是中科软、外企德科、科锐国际，孩子只是想找一个自研，25 双非真的这么难吗😭😭😭

基本一面挂，还能上岸吗，人生为什么这么无常，什么时候能上桌啊，后端开发是不是烂完了还需要怎么提升，放弃后端嘛

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...