数坤科技AI infra实习一面

随着“人工智能+”国家战略深入推进，我国人工智能产业进入高速发展阶段。2025年，人工智能行业招聘职位数大幅，其中算法类、数据类、产品类岗位增速尤为显著。但对于许多想入行的同学来说，面对琳琅满目的岗位名称（算法？工程？MLOps？Prompt工程师？），往往一知半解，甚至混淆职业定位。 今天我将AI全产业链拆解为五大核心层级，希望帮行业新手或跨行业小白找到你的专属赛道。 AI人才生态全景图（五大层级）根据市场供需与职能划分，我们将AI岗位划分为以下五类： （一）技术核心-算法与研发AI算法与研发岗位聚焦AI核心技术研发，对数学、编程与算法能力要求高，是行业高薪聚集地。适合人群：逻辑严密、热爱钻...

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.项目拷打2. 量化专项考察（Quantization）• 基础流程： 要求讲述INT8、W4A16的具体流程和应用场景。• 场景题（没答好）： 如果数据分布极不均匀，最小值为-10000，其余数值集中在[-1, 1]之间，应该使用什么量化方式？3. 手撕代码（Coding）• 题目： 手写一个算子。• 环境： 记事本（Notepad）手写，无高亮无补全

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. CPU vs GPU vs NPU优化差异，对应场景题2. 手撕CUDA编程：在 uint8 数组中找第 K 大的值3. 手撕二叉树最右节点4. 对自动驾驶领域的了解

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2.项目中的工作流是怎么搭建的3.工作流怎么评测的4.工作流的项目是怎么部署的，单体应用还是微服务架构?对K8S的了解5.谈谈你对DDD的理解6.你了解MySQL的多表Update吗?7.Redis的发布订阅机制8.讲讲开源项目的贡献经历9.工作流搭建的时候有没有设计到可用性问题10.聊一聊你们项目中分库分表是怎么做的11.讲讲一些不常见的设计模式，你是怎么理解和使用的12.讲讲你对RAG的理解