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  关键领域及词汇： 模型: "GPT-3.5" or "GPT-4" or "GPT" or "llama" or "code llama" or " llama 2" or "codex" or "LLM" or "大模型" or "混元" or "文心一言" or "通义千问" or "星火认知" or "palm 2" or "Alpaca" or "WizardCoder"

Transformer系列: "transformer" or "encoder-decoder" or "pre-trained" or "预训练" or "self attention" or "自注意力" or "QKV.cross attention" or "sequence mask" or "layer-norm" or "positional encoding" or "segment encoding" or " multi-headed" or "多模态" or "token" or "decoder-only" or "generative model"

Alignment相关: "prompt" or "supervised fine-tuning" or "SFT" or "alignment" or "强化学习" or "RL" or "reinforcementlearning" or "Reward Model(RM)" or "agent" or "RLHF" or "Augmented Language Model (ALM)" or "PPO" or "LORA.instruction following"

使用方法: "chain-of-thoughts(CoT)" or " tree-of-thoughts(ToT)" or "step-by-step" or "In Context Learning" or "Zero-Shot" or "Few-Shot" or "Progressive-Hint Prompt" or "Social Engineering" or "Clue and Reasoning Prompt" or "CoT Self-Consistency(SC)微调" or "精调"

间接相关: "双塔模型" or "Bert" or "知识图谱" or "KG"

搜索： 搜索、广告、推荐、ES、LR/GBDT/SVM、DNN、LSTM、CNN、Tensorflow/Torch/Keras、深度学习，排序，搜索，推荐，广告算法，双塔模型，Tensorflow，Pytorch，多目标学习，多任务学习，Embedding，向量化，向量表示，DSSM，LSTM，Transformer，BERT，GPT-3，NLP，Natural Language Understanding，Query Understanding，Ranking，deep learning，AI，ML，DL，NER，named entity recognition，KG，knowledge graph，ElasticSearch，lucene，go，redis，rmq，rocketmq，mdb，mongodb

后端： 无领域限制，通用后端均可考虑，做过AI加分

以下可参考：

• 微服务通用
  • 分布式系统、负载均衡、Load balancer、Round Robin、zookeeper、etcd、consul
  • istio、envoy、brpc、grpc、murmurhash、cpu profiler、contention、bthread、协程、coroutine、bloom filter、zero-copy、barrier、race condition、竞态、多线程、性能优化
  • 服务治理、令牌桶、rate limiter、雪崩、心跳、circuit breaker、auto scale、服务发现、WaterMark、熔断、过载保护、
  • 可观测性、prometheus、kubernetes、k8s、cloud-native、GIN
  • Redis、Memcache、 缓存穿透、缓存雪崩、分布式缓存、缓存命中率、缓存预热
• 业务端
  • GIN、chaos monkey、消息推送、消息网关、gorm、一致性、持续集成、高并发、秒杀、春节红包、TPS、分布式调度、flatbuffer、高可用、99.99%、订阅事件、状态机、数据同步、分库分表、事务消息、binlog、幂等、分布式锁、2PC、
• 检索端
  • Query Plan、Query改写、query推荐、向量索引、倒排索引、正排索引、ElasticSearch、排序服务、 模型服务、预估服务、User Profile Service、DMP、DSP、feature generator、特征服务、feature store、粗排、精排、多路归并、网页库、广告库、ADX、feeds、timeline、去重服务、干预服务、算法架构、faiss、embedding、图召回、ANN、
• 数据处理
  • CDP、 Clickhouse、TSDB、 OLAP、Hive、Flink、流批一体、blink、Spark、HDFS、 hudi、HSAP、exactly-once、lakehouse、snowflake、data mesh、checkpoint、snapshot、influx、mini-batch、数据倾斜、data skew、map join、ORC、parquet、copy-on-write
• 存储
  • neo4j、dgraph、igraph、nebula graph、tiger graph、
  • 分布式存储、分布式事务、RocksDB、LevelDB、MySQL、PolarDB、MongoDB、Placement、数据分布策略、 数据一致性、最终一致、数据分片、数据恢复、binlog、gtid、TIDB、TIKV、WAL、memtable、SST、compaction、column family、columnar storage、列式存储、Consensus、Coprocessor、CBO、query engine、Cassandra、HBase、mongodb、dynamodb
  • 消息队列、kafka、RocketMQ
• AI-infra： TVM、NCCL、nv-switch、cuda、tensorrt、tensorflow-serving、onnx、int8、bfloat16、parameter server、分布式训练、多机多卡、图改写、op fusion、gemm、blas、mkl、deepspeed、ray、replay buffer、a2c、a3c、ring-allreduce、Horovod、

前端： 无领域限制，通用前端均可考虑，做过AI加分

数仓： 数据仓库、数仓、ETL、维度建模、维度模型、数据治理、元数据、主题建模、OLAP、Kylin、实时数仓、离线数