淘天AI应用开发校招一面 1h

1.实习介绍
2.材料项目介绍
3.数据是怎么构造的
4.荣耀实习介绍
5.快速排序的核心思想,怎么选轴比较好
6.如何解决哈希冲突,如何优化探测法
7.transformer中的kv cache
8.如何设计上下文可以利用模型的kv cache
9.如何处理token过长的问题
10.rag的召回重排
11.如何设计agent的记忆部分
12.平时是怎么学习新的技术的
13.最近感兴趣的GitHub仓库
14.分享一下对deepseek论文的阅读
15.MOE是解决什么问题的
16.你后面会考虑荣耀吗?
反问:
组里目前做的业务(面向商家)
还有招人需求吗?(需求多)
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昨天 20:44
已编辑
快手_MLOps(实习员工)
接上篇 https://www.nowcoder.com/discuss/847995166416703488?sourceSSR=users还缺少了平台和中间件的部分没有和大家交流,这一篇补充一下平台&&中间件和 AI 相关的平台主要就是 Maas 平台和机器学习平台,Maas 平台,大家最熟悉的就是阿里云百炼,用于模型部署,模型微调,并且整合知识库,Agent平台的综合平台AI 中间件主要包括 AgentRuntime,AI 网关 等等资料推荐:首先是平台侧,对于大模型的工程化平台,开源的,我是最推荐 langfuse 的https://github.com/langfuse/langfuselangfuse 是 langsmith 的开源平替,包含可观测,评估,提示词管理,数据集管理等主流功能机器学习平台就比较复杂了,这个主要是各个公司的内部平台,用于算法同学快速迭代的,所以开源的资料比较有限,但我也找到合适的可以学习的https://github.com/kubeflow/kubeflow目前最主流的 MLops 工程包,很多机器学习平台的核心功能都是通过这个的组件编排实现的,通过学习这个,就可以逐步理解机器学习平台的核心功能此外还需要补充,k8s 和云原生相关的技术栈,用于优化模型的部署和调度。此外还要学习 Ray 这个不可或缺的分布式框架https://github.com/ray-project/ray然后是中间件这边AgentRuntime智能体沙箱,用于安全,快速,高效的运行智能体应用,并且和 k8s ,serverless 等相关技术结合,实现毫秒启动和动态扩缩容开源可以看看火山的子项目https://github.com/volcano-sh/agentcubeAI 网关只推荐阿里的开源 AI 网关 HIgresshttps://github.com/alibaba/higressAI网关除了一般网关的功能之外,还要支持,mcp托管,http无缝转mcp,模型路由等等,higress通过一个巧妙的插件系统接入了这些,并且还保留了大流量网关需要的核心功能(这个项目的语义化检索mcp插件是我写的,感兴趣的牛友可以看看)上面的这些,基本就把我认知中设计 AI 的开发岗位都讲的差不多了,其他评测平台和数据 pipline 搭建的,基本都是比较常规的技术栈,不太需要单独讲,比较喜欢鸡架的同学可以冲这些岗位。后面的系列规划:1. 从 0 - 1 实现一个 Agent 框架(教程 + 源码)可以写到简历上面的2. 一些有意思的项目推荐,目前已经想好了两个,后面发一下3. 自己的一些踩坑记录(比如后面暑期继续找垂直实习踩的坑)
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