数据与算法 AI求职动态

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11类岗位视角

端侧AI求职：旧GPU跑2B模型，面试问什么

端侧AI求职者如何判断方向是否适合自己？本文把旧GPU跑2B模型的动态拆成量化、推理优化与延迟内存取舍，给出面试追问硬件目标与响应指标的方法，并提醒岗位样例不等于招聘行情。

面壁智能公开MiniCPM5-2B背后的RL训练栈，Meshy把推理、rollout、训练解耦为独立服务。本文帮数据与算法求职者对照技能面，并准备面试核查团队分工的问题。

开源模型团队公开训练栈，求职者别急着投简历。本文从技术方向、岗位匹配和面试提问三方面，给出核查与准备思路。

AI通关验证码游戏引发算法岗焦虑，但演示不等于生产可用。本文梳理面试中如何核查任务边界、评估口径与自动化风险，帮求职者判断方向。

开源模型集中发布，算法求职者易把发布清单误当岗位信号。本文区分生态信息与招聘信号，并给出面试核查团队方向的具体提问思路。

看到新预训练模型发布预告，求职者别被节奏带偏。本文帮你区分预告与已验证事实，梳理预训练团队常见分工，并给出面试中值得追问的问题。

有观点称按2020年标准弱通用AI已实现，并列举多项基准。求职者别急着改学习计划，先核查标准来源、基准测什么、与岗位任务的差距，再决定是否调整技能准备方向。

推理负载迁到新硬件，求职者该核查什么。本文面向数据与算法求职者，分析推理基础设施岗与普通算法岗的差异，并给出面试中核查团队真实工作的提问清单。

模型发布称智力提升40%、速度1107 tokens/s，算法求职者别急着跟风转方向。先核查评测基准、对比对象、硬件条件与发布阶段，再判断扩散模型路线是否值得投入。

推理加速新方法引发关注，求职者容易把方法内部分工误当岗位分类。本文拆解草稿生成与验证两类可迁移能力，给出面试追问团队分工与评测条件的思路，并说明没有推理项目时简历如何靠真实评测记录。