后端工程师（AI Infra）一面面经

#秋招面试记录##发面经攒人品#
岗位方向：后端工程师（AI Infra）
形式：单面 1 位面试官，线上，约 25 分钟后进入笔试（笔试约 30 分钟）
环节顺序：自我介绍 → 大模型基础与实操 → Agent / MCP / Skill 理解 → GPU 硬件指标 → 互联与通信 → MPI 分布式 → 在线服务工程 → Profiling 与算子实战 → 笔试

1. 大模型基础

• 你接触过、实际实操过大模型的推理或者训练吗？
• GPU 上怎么做实时推理或训练任务？
• 对大模型的应用场景了解吗？

1. Agent / MCP / Skill（我恍惚了一下我面的是不是 agent 岗）

• 项目拷打
• 你对 Agent 有理解吗？为什么现在会有 Agent 这个概念？为什么 MCP 或者之前的 Skill 没法满足复杂业务需求，需要 Agent 这套东西？
• tools 在 MCP 这一代、Skill 这一代就已经实现了。那为什么还需要 Agent？Agent 相比 Skill 带来了哪些提升？
• Skill 和 Agent 比较有代表性的开源项目有哪些？
• OpenClaw 相比 Claude Code 这种 Skill，区别在哪？为什么 Claude 能引领 Agent 流行起来，他们做对了什么？为什么 Agent 能取代"Claude Code + Skill"的方式进入 workflow？

面试官最后大概讲了讲，感觉我在被讲课

1. GPU 硬件性能指标

• 你对表征 GPU 性能的一些关键指标有没有了解？
• 除了这些硬件 spec 之外，还有哪些比较关键？比如部署 2.6T 级别的大模型需要多张卡或多台机器，这种情况下还有哪些 spec 需要关心？
• CPU 和 GPU 之间的通信有没有可能也会有瓶颈？
• CPU 跟 CPU 之间怎么通信的？PCIe 你知道吗？
• 你了解过 NVSwitch 或者 *nfiniBand / RDMA 吗？
• NCCL 你了解吗？

依旧讲课

1. MPI / 分布式通信

• 你这里提到 MPI 分布式通信，有没有遇到过一些问题？会出现网络瓶颈之类的吗？
• 如果做 reduce 速度上不来，整个系统吞吐到瓶颈，发现是 MPI 通信时间过长，你该怎么定位它的问题？
• MPI 本身通信到底怎么做的？底层有共享内存的方案也有网络的方案，通信慢大概率是哪里导致的？有没有可能是带宽上限或者慢节点、慢链路？

1. 在线服务的工程能力

• 你有个 Agent 服务，有没有考虑过给它做常见在线服务的功能：配置热更新、日志缓存、灰度、回滚？
• 你是在线服务，有没有考虑过做灰度，或者做冗余、容灾之类的能力？

1. Profiling 与算子实战

• Profiling 这一块你做的多吗？主要定位哪些问题？
• 有没有定位到过一些问题？有没有实际解决过的东西？

1. 手撕
   带过期处理的LRU KVCache