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校招深圳-AI Infra工程师(J100735)
深圳市 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- -本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先
- -熟悉分布式系统与并行计算，有CUDA编程或高性能计算经验者优先
- -掌握C++/Python，有深度学习框架（PyTorch/PaddlePaddle）使用经验
- -理解模型量化、推理优化、显存管理等技术原理
- -有大模型训练/推理系统相关项目或实习经历者优先
岗位描述
【岗位职责】
-负责大模型训练/推理基础设施的设计与优化，包括分布式训练框架、推理引擎、模型压缩部署等
-深入优化计算效率，探索混合精度、量化（INT8/FP16）、KV Cache等技术的工程实践
-与算法团队协作，推动大模型在异构硬件（GPU/NPU）上的高效运行
-参与AI系统架构设计，提升训练和推理的吞吐量与稳定性
-关注AI Infra前沿进展，将CUDA/XLA优化、算子融合等技术应用于实际系统
【任职要求】
-本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先
-熟悉分布式系统与并行计算，有CUDA编程或高性能计算经验者优先
-掌握C++/Python，有深度学习框架（PyTorch/PaddlePaddle）使用经验
-理解模型量化、推理优化、显存管理等技术原理
-有大模型训练/推理系统相关项目或实习经历者优先
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该岗位可能会问的问题
基于 后端开发 岗位的常见面试问题整理
请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子
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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}
MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树
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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少
你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色
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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少
什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣
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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择
如何设计一个高并发的秒杀系统
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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃
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