光大银行广分春招迷幻操作

清楚记得吧网上投递的岗位都是光大广州研发中心的岗位

大概是在3.31进行的笔试,当时笔试居然是综合类的试题,但看到大家都是做的一套题,我还以为之后会有加试技术,奇怪.jpg

来到了4.27进行的一面,邮件上写着的是广州分行,上网研究了一下,广研也是归广分管的,我信了。一面面试感觉是开放式的面试,聊了有大半个小时吧,也没有技术问题,也没问项目,感觉像是聊人生

终于到了5.9,居然收到了6封一模一样的体检及签约邮件,需要先自费进行体检然后签约,到这里,是不是”小朋友,你是否有太多问号???“的感觉,邮件里岗位薪资待遇啥都不谈,就是通用模板,感觉像是骗我体检的,是等额体检哈

有没有一样遭遇的小伙伴聊一聊呀😀

补充:秋招签了三方,楼主的春招就剩下交总和国开行在等了,其实也想看看光大的待遇😂😂
#光大银行春招##光大银行#
全部评论
老哥握手,我也一脸懵逼,当时投了广分的金融科技和广州研发中心的开发,然后现在也不知道我这岗位到底是啥,面试都没问技术。而且我还在国外,不知道怎样体检,问了HR还没回我
1 回复
分享
发布于 2020-05-10 11:13
哈哈哈好久没来牛客,帮你顶顶
1 回复
分享
发布于 2020-05-17 13:37
滴滴
校招火热招聘中
官网直投
顶帖
点赞 回复
分享
发布于 2020-05-11 16:23
请问能不能加微信具体了解一下呀十分感谢!春招投了光大 刚收到通知要4.7去面试有点慌张😂
点赞 回复
分享
发布于 2021-04-02 22:53
老哥知道光大广研是什么待遇吗
点赞 回复
分享
发布于 2021-12-11 00:32
感觉是第一第二志愿的问题,第一志愿是广州分行的话就没有技术笔试,技术笔试是广研才有的好像
点赞 回复
分享
发布于 2022-04-20 20:45

相关推荐

感冒了一个星期了,身体状态好差。。下面是自己与一个前辈约见聊天的总结,不代表个人观点,不保证完全准确,仅做总结和分享。1.您觉得是否有必要读研?如果家境足够支持,建议读研。理由1-现在经济处于周期中的低迷状态,2018年左右贸易战时开始下行,预计2024-2025会到达最低谷。之后会开始回暖。这里对方提到了康波周期,并表示中国的经济周期大概为7年(前辈是经济学出身,本科转行计算机)。建议最好避开经济的低谷。理由2-这里我表示自己对vr的游戏前端和渲染方向感兴趣。对方表示强烈的劝退(前辈曾在腾讯英雄联盟做后端负责人,中间有vr项目和一个游戏项目创业经历),并表示最好不要做应用层,做更偏基础的不容易被替代且工资更高。并推荐了几个方向,并行计算 图像生成,ai算法。能做后端不要做前端,目前前后端都有被替代的趋势,但前端被替代的趋势越发明显,且30岁之后就会很难找工作(前辈聊到他一开始也是做游戏前端,因为更有趣。但发现工作越来越难找,遂转行后端)。最好读研的理由是上面的高薪岗位入行门槛为研究生。2-我觉得做偏基础偏底层的技术很难发挥自己的创意。我有想要创业的想法,且想要实现自己的想法可能不需要太强的技术,您怎么看待这个问题。创意相对于怎么去实现它要简单的多。这里提到了他本人的创业经历,一次游戏创业,他负责整个前端(还是后端我忘了)和部分另一个端,而且游戏本身做的很不错,由于天使投资人干涉过多失败了。一直要求加这加那。并提醒我以后如果要创业必须和投资人商量好不让其过多干涉。第二次创业是vr的项目,如果成功引进对面的厂会导致至少一半的裁员,这会引起恐慌和不稳定(对接的是国央企,养了一堆不干活的人)。结果也失败了。创意本身很难活下去,他提到了他当初在深圳的一家公司做的是手机阅读相关。上级和腾讯收购没谈拢,腾讯直接疯狂挖人重做了一个。比创意更重要的是推手和各种人脉。3-两次创业失败,您付出了什么代价。两次创业都是出力不出钱,工资拿的很低,且非常拼命。4-35岁危机是真的吗?到底有多严重是真的,现在30多岁的工程师都很焦虑。他现在的小组手下裁的只剩两个工程师了😅。5-给我的一些建议。不要直接创业,现在创业九死一生。不要选择游戏行业,游戏行业在中国是被打压的状态。这里我提到了能不能做游戏出海,他说很困难。但具体咋困难我一不小心给忘了。
点赞 评论 收藏
转发
头像
不愿透露姓名的神秘牛友
03-22 21:10
已编辑
投的是后端开发,请各位看官自行带入我的手握操作系统计网八股力扣题无从下手的崩溃心态:一面:预计50分钟的面试,一共聊了快1个半小时1. 简单介绍一下自己2. 之前实习介绍一下做了什么3. 学校里面做过什么项目4. 我们组这个方向现在有什么了解5. 用过Kubernetes吗?简单解释一下架构6. 刚才提到probe作用是什么7. 你觉得Kubernetes在MLsys中的定位是什么8. 把整个pipeline讲解一下吧,从数据到训练到部署应用需要哪些模块9. 讲讲hallucination的处理方式10. vectorized database11. Inference optimization的方法了解过哪些12. 边缘端和云端的模型training13. 那训练小模型和大模型做Dropout的优劣势分别是什么呢14. 并行计算或者CUDA programming接触过吗15. LLM流水线并行?解释一下为什么能够提高效率16. 你在以前做过大模型的部署吗?17. 分布式做过什么项目18. 讲一下RAFT算法implementation,19. 你觉得你最适合做算法还是开发20. 之后有留校读PhD的打算吗21. 比较喜欢用什么语言22. 写题,不难23. 解释一下算法的设计,stack partition24. 这个方法是稳定算法吗25. 怎么样算稳定算法26. 开始聊天,介绍部门,主要业务,用的tools和techstack27. 介绍实习生的项目,工作目标,答辩,转正28. 反问环节(对实习生的expectation是什么,后面流程是什么)29. 反馈没问题,口头通知过了说实话我如果说这是后端面试估计没人相信。。。问题感觉都是点到为止不是很深入,而且虽然说确实可能跟业务很相关不过我还是以为会先从基础知识开始问
点赞 评论 收藏
转发
2 2 评论
分享
牛客网
牛客企业服务