百度社招凉经

熟练掌握嵌入式端侧 AI 部署全流程，熟悉 ARM Cortex‑M/A 系列、STM32、RISC‑V 等嵌入式平台，能够独立完成 TensorFlow Lite、MNN、NCNN 等轻量 AI 推理框架的移植、编译与适配。具备从模型格式转换、算子支持裁剪到嵌入式环境内存分配、推理调度的完整工程能力，可在资源受限 MCU/MPU 上实现图像分类、目标检测等 AI 推理功能。熟悉嵌入式 C/C++ 开发，能将 AI 推理模块与外设驱动、业务逻辑深度整合，优化推理速度与内存占用，保障端侧 AI 功能稳定、低延迟运行，满足智能硬件产品的量产落地要求。

2025.4.16，感谢信2025.4.13，二面，20minC++函数模板、规避内存泄露的方法torch compiler、cuda graph是否了解 ptx2026.3.25，一面，1h推理框架研发工程师岗位的理解降低大模型推理成本手段为什么要做算子融合cuda graph 原理、作用、使用场景3D 并行 & EP & CP & SP 原理、作用模型量化类型、原理、作用介绍MTPvllm的整体架构，请求在内部是如何流转的kvcache的空间如何计算prefix cache介绍vllm V0/V1 比较TP下，不同的模块如何汇总结果口述multi head atte...

因为年终奖发的比较晚，本来想年底看机会的哪成想时间接不上，3月底开始看机会，4年社招小弟被虐惨了。。。。按照面试顺序如下美团-交易中台         二面挂        场景题回答的不是很好滴滴-稳定性平台     BP面挂        年包接不住挂爱回收-二手平台     三面挂         年包接不住挂百度                       hr面完         谈薪中阿里淘天                一面挂         八股项目回答还可以，问了很多AI Agent相关的细节完犊子滴滴-外卖配送        二面挂         二面面试官觉得我没相关经验，明里暗里说不建议换赛道，业务不匹配高德-大云图           一面挂         数据采集平台业务不匹配字节-火山引擎        一面挂         感觉跟面试官聊的还不错，项目+算法都还可以，第二天直接感谢信小红书                    二面中          聊的还可以，部门很扁平化，有点向往白龙马云行科技      二面中           全程没八股，项目的各种细节各种问阿里和美团是为数不多还一直问八股的公司，其他都是聊项目，聊具体场景设计方案当然都有算法题，但是对于社招选手还可以，一般都是二叉树、数组、链表、栈这种的各种遍历、删除的变种，目前没有遇到hard难度的，对于社招选手真是省大力了，如果你也在看机会中可以交流交流。。。。

鹅厂面经网上最全整理最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 15 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。1. 腾讯｜AI应用开发后端实习生｜未知日期：2026-04-24关键词：Agent面经难度：4 星标签：技术面 / 约55分钟 / 有代码题技术栈：Agent、RAG、后端开发、DFS、设计模式面经总结面试重点围绕AI应用后端项目深挖，考察多Agent编排、失败重试与金融安全场景设计，并涉及RAG知识库热更新和基础算法题。高频问题【项目经验深挖】XX有没有正式用户使用？为什么没有上线？【Agent与工具调用】多agent怎么编排？具体流程？【AI/大模型/LLM】训练样本哪里来的？有无模型...