面试
最近正好在
面试一些从事
AI推理和大模型推理方向的校招
同学，我决定把
面试过程以对话的形式整理出来，供大家参考娱乐。上周，
领导又递给我一份简历。之前我已经
面试过一次了，可以回顾这里的内容。
领导对我说：熊猫，这里有位来自某
大学的
同学，你看看有没有时间去
面试一下。我回答说：好的，我先看一下。当我浏览这份简历时，发现虽然整体表达不算特别突出，但工作量看起来很充实，实习经历也表明这位
同学确实认真投入过工作，并且接触过大模型推理相关的技术。在校招候选人中，这样的经历或许能排到前10%，说不定水平比我还要高。所以这次我心里其实有点紧张，带着敬畏的心态去准备这场
面试。——以下是分界线——时间很快到了
面试时刻。我开口说道：你好，
同学！我是XX
公司的
AI推理加速工程师，花名叫熊猫。首先感谢你今天参加我们的
面试，那我们开始吧。（我个人对颜值还是有一定自信的，所以通常都会主动打开摄像头。）请你先简单介绍一下自己与
AI相关的经历吧。接下来的五分钟里，候选人非常详细地介绍了简历上他负责的内容、取得的成果以及对团队的贡献。说实话，作为自我介绍，内容已经过于详尽了，我听着都有点累了，但又不好意思打断他的叙述。等他说完后，我回应道：OK，非常详细啊，看来你是有备而来的。然后我挑了一个我认为很有讨论空间的项目继续深入聊。你在那个项目中具体用了哪些优化手段来解决性能问题？候选人回答说：我具体采用了xxx、xxx和xxx的优化手段解决了xxx性能问题。（他详细分析了问题来源、适用方法以及最终结果，这正是我想听到的部分。）好的好的。我又换了个问题，继续围绕项目展开讨论。（省略若干字，候选人依然对简历上的内容非常熟悉，应对自如。）几个回合之后，我觉得是时候切入基础知识的考察了，于是问道：你能描述一下shared memory的bank conflict的定义吗？候选人回答说：噢，这个xxxxxx。（省略若干字。）我接着追问：那你看这种访问方式会有bank conflict吗？（同时我展示了一张图给他看。）候选人毫不犹豫地有。我进一步确认：你确定吗？（需要说明的是，bank conflict的概念本身就比较晦涩难懂，网上有很多错误的说法，资料也不好找，我自己也经常误解。）候选人依然坚持自己的判断：确定。随后，我换了个话题问：你听说过CUDA stream吗？候选人点头：听说过。我继续问：那么，CUDA的所有stream是否都可以异步执行？候选人解释道：不是，因为xxxx。（此处省略若干字。）尽管候选人的回答存在一些误区，但可以看出他在相关领域有一定的知识积累。整个
面试过程中，他展现出了对项目的深刻理解和扎实的技术功底。不过，基础知识方面还有待加强。当然，这也是很多年轻开发者常见的短板。总结这次
面试让我意识到，校招的
同学越来越优秀，他们在实际项目中的表现令人印象深刻。对于企业来说，如何通过
面试准确评估候选人的能力，是一个值得深入探讨的话题。而对于求职者而言，除了项目经验外，扎实的基础知识同样重要，这将是未来成长道路上不可或缺的一部分。希望这段分享能够为正在准备
面试的
同学们提供一些启发和帮助。
