这是Nvidia面经，希望能帮到你们。
核心考察维度
技术深度（Technical Depth）
工程化思维（Engineering Mindset）
持续学习能力（Learning Agility）
面试流程全景透视
第一阶段：技术电话筛查（45分钟）
简历深度问询：采用"5Why分析法"追溯技术决策根源
编码能力测试：聚焦时间复杂度优化（典型题目：多线程矩阵运算）
准备建议：构建"技术决策树"解释项目中的关键选择
第二阶段：技术终面（2-3轮次）
▌核心考察领域：
• 异构计算环境部署（Docker+K8s+GPU资源调度）
• CUDA内存模型优化实践（Bank Conflict避免策略）
• 大模型推理优化（KV Cache压缩技术探讨）
• 动态规划进阶（如多GPU任务调度问题）
第三阶段：行为评估（STAR-L法则）
重点维度：技术决策的权衡分析（Trade-off Analysis）
高频场景题：技术债务重构案例
必备案例：跨职能团队的技术方案推进实例
内部技术备忘录（基于2024面试数据）
计算架构方向：83%涉及Ampere架构优化问题
算法方向：67%考察Transformer推理优化
开发工具链：重点关注Triton编译器应用
深度准备建议
技术预研：研读最新GTC会议技术白皮书（特别是CUDA 12.x特性）
模拟训练：构建端到端ML推理Pipeline（从PyTorch到TensorRT部署）
案例复盘：准备3个技术方案迭代的决策日志（Decision Log）
