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诺坎普的酋长
2019-04-12 16:41
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阿里巴巴_盒马_开发工程师
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商汤日常实习转正率大概是多高呢?
深圳的后端开发岗,要是去的话要实习到11月,要是不能转正的话整个秋招基本就错过了,所以恳请在商汤工作或者实习的学长学姐们解答商汤的转正答辩
大概是在什么时间
和转正率大概是多高,谢谢!
#转正#
#实习#
#商汤科技#
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请问船家那皎洁月光如何走
山东大学 COCOS2DX
商汤二面多久hr面
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发布于 2019-04-12 12:41
华为终端云招人
门头沟学院 Java
边实习边秋招 这不矛盾
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发布于 2019-04-12 12:08
暂无评论,快来抢首评~
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2025-12-01 16:38
已编辑
门头沟学院 Java
秋招体验大厂面试难度,从拉到夯,别拷打了!
1.八战字节,感觉字节面试特别爱问你深层次的东西,底层,架构,还有许多你自己对于这个技术的了解,出的算法题很多不是hot里面的,难度很高,而且有三轮技术面试,如果人多,好几个通过三面的,动不动还有加面,字节面试难度必定是夯2.蚂蚁,我暑假实习面过两次,秋招面过一次,感觉难度还可以,主要问你项目,但动不动KPI面,感觉自己面得不错,也很挂了,给个NPC3.美团,暑假和秋招就只有两轮技术面试,一面偏基础,二面问问项目,出结果很快,总体感觉挺简单的4.腾讯,鹅厂是真难进,找的人感觉很少,之前暑假实习一直捞我面试,秋招基本不捞我面试了,但身边有人面试的,面试时间两个多小时,真是一顿拷打,八股问了一堆,...
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2025-12-02 15:13
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大AI时代怎么准备简历项目?
算法岗越来越卷,还在纠结简历写什么? 拒绝千篇一律的“minist手写数字识别”! 今天盘点 3 个不同技术方向的硬核项目,建议根据自己的赛道,选一个死磕到底!👇1️⃣ 【LLM 应用赛道】—— 紧跟风口 📂 项目:基于 LangChain + RAG 的垂直领域问答助手为什么做: 现在 10 家面试 8 家问大模型。不懂 RAG(检索增强生成)真的很难聊!核心考点: 向量数据库 (Milvus/Faiss)、Prompt Engineering、文档切片策略、甚至 LoRA 微调。一句话亮点: “解决了大模型幻觉问题,实现了基于本地私有数据的精准问答。”2️⃣ 【硬核基建赛道】—— 专治手痒 📂 项目:从零手撸 Transformer (Pytorch复现)为什么做: 别只做“调包侠”!面试问 Multi-head Attention 细节又又又卡壳了?核心考点: Self-Attention 矩阵计算、Positional Encoding 原理、Mask 机制。一句话亮点: “不依赖高级 API,从底层张量运算构建模型,深入理解 Attention 机制。”3️⃣ 【AIGC 视觉赛道】—— 视觉魔法 📂 项目:Stable Diffusion 扩散模型复现与 LoRA 微调为什么做: CV 岗已经从“识别”卷到了“生成”。不要再玩那个YOLO !核心考点: DDPM/DDIM 采样原理、UNet 结构(mile-stone)、CLIP 多模态对齐、ControlNet 控制生成。一句话亮点: “掌握 AIGC 核心流派,具备模型微调与可控图像生成能力。”💡 最后的小建议: 项目在精不在多。 与其罗列 多 个 Demo,不如把其中一个吃透,把遇到的 Corner Case、性能优化、思考过程写进简历里。
一人推荐一个值得做的项目
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2025-11-29 18:15
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字节跳动_前端开发(实习员工)
秋招结束,历经9个月的总结
bg:9 本科班,2 段实习(1 段对口),暑期 3 offer(2 大 1 中),秋招 4 offer(4 大)。最后一个 offer 回复时间静悄悄地超时了。那一刻,其实没有什么戏剧性的情绪,就是电脑右下角的时间又跳了一分钟,我突然意识到:从 2 月份开始折腾的这一整段——找实习、实习、秋招——算是正式收官了。如果把时间轴再拉长一点,这大概也是我过去 21 年里,最重要的几个节点之一。一、从 2 月到 8 月:实习把我推上了牌桌2 月开始找实习,一路面到 4、5 月,前前后后加起来 30+ 轮面试。当时的心路历程我在牛客上写过一篇长篇流水账:https://www.nowcoder.com...
牛客51700980...:
蜀黍不去备战major搁这找工作?想再一次坐地牢里吃法棍了是吧
2025年终总结
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2025-11-30 16:20
华南理工大学 算法工程师
蚂蚁大模型Agent算法二面-秋招面经
1.你的 Agent 系统Prompt 是怎么设计和迭代的?有没有做过 Prompt 自动优化?当用户提出不完整的请求时,如何补全用户意图的?2.构建 Agent 的时候,遇到过哪些瓶颈?LangChain 的 memory 默认机制在多3.用户并发中怎么做隔离?你是如何保证线程安全的?4.微调 Llama2 你是怎么选择训练样本的?清洗逻辑是什么?你有没有观察到哪些训练样本质量问题对模型行为有很大影响?举例说明。5.DPO相比 SFT,有哪些优劣?它在 Agent 任务上效果提升明显吗?你怎么构造偏好对?构造逻辑是自动的还是人工?6.你说你服务部署在 vLLM 上,为何选择它?KV-cache 如何帮助推理加速?你自己做过哪些优化?7.假如需要支持 Streaming 输出,但当前服务延迟又超标,你会怎么折中设计?8.多轮对话上下文状态管理是如何做的?如何在高并发场景下保证一致性?9.你做的 Agent 使用了多少个外部工具,在调用链条上如何保障故障容错和超时机制?10.有没有做过工具调用失败后的feedback策略设计?11.训练过程中数据来自用户行为日志,你是如何从这些数据中抽取训练对话的?有没有做过归一化或事件抽象?12.有没有了解过带有时间窗口/偏移限制的对话系统?模型怎么“理解时间”?13.你觉得 Agent 哪些模块最容易在真实业务中出问题?你会如何监控和定位的?
查看13道真题和解析
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2025-12-18 18:27
北京工业大学 前端工程师
offer帮选用友agent开发or众安前端
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bg211本,北京人1. 用友 agent开发,n*12,早9晚6/7,base北京缺点:比较担心我的bg转agent开发比较吃亏,agent开发岗位少+我本科学历,以后不好跳槽; 担心用友agent开发的技术栈比较老,不是很能跟得上发展; 用友不太稳定,在走下坡路,不是很喜欢这个企业; 建议提前实习3个月,不强制,说不提前实习可能入职后跟不上培养和考核的课程; 裁员比较严重,不一定能过试用期,被裁不好找工作优点:base北京离家近,虽然我也会租房子,但周末可以回家2. 众安 前端开发,(n+4)*15,早10晚7?,base上海缺点:base上海,妈妈不太乐意我离开北京,但我自己不太介意;前端开发未来的发展不好说,我自己考虑转全栈,不知道公司支不支持优点:公司的福利待遇 晋升都比较好,感觉氛围也不错;给的多,年包高出去将近10w?,压力也不是很大个人倾向于众安多一点,更看重公司氛围和福利待遇。未来想往外企跳,不是很想去大厂
现在前端的就业环境真的很...
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