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阿里巴巴淘系校招
2021-02-23 14:15
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阿里巴巴_前端开发
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【2022】淘系前端实习招聘预热
请各位同学注意,目前2022届正式的实习招聘尚未开始!!!
欢迎即将参与2022实习招聘的同学加入校招预热群,等正式开始之后可以第一时间了解到招聘信息
每次面试结束后不是老问你有什么想问的吗?可以提前入群了解,更多校招信息也可以进行咨询。
微信号:ylf1119030015 , 备注2022实习入群
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友好的菠萝蜜练习时长两年半
05-30 18:54
软件测试
被比肩同花顺的公司当KPI
面试实施岗位他问你家是哪的,父母干啥的,独生子女,一点技术不问,一堆人跟流水席一样来面试,还给张题让你排序薪资或者工作前景重要,还是公司文化重要。还给我说他们公司的股票分析产品业内第一,我说我知道同花顺也是搞这个,他说他家的比同花顺还吊,给我吹了半天,问他产品咋销售的,结果是网上带货销售,纯纯被当KPI而且这公司所在楼就两层,一层是药店和火锅店,一层像网吧一样立个牌子在那也是逆天
工作丧失热情的瞬间
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勇敢的山羊在加班
05-29 09:40
光通信工程师
在中国联通工作,不同的岗位有不同的体验
在我心中大概分四类:领导层:不停地开各种大小会议,去各种场合会见不同的人,左右逢源,拓展人脉关系。鼓励/批判手底下员工,琢磨有没有提高员工生产力的方法。市场决策部门:跟着领导层开会,准备各种PPT和发言稿,有效理解领导的意图,制定KPI并传达给下面干活的人。各类一线营销类部门:这是人最多的一块,各种业务都有,可以说是鱼龙混杂,犬牙交错,水平参差不齐。大多数人奔波于各种活动、任务之间,既有卖力气拉业务拓关系努力提高收入的,也有过得去就行得过且过的。后端支撑类部门:虽然明明有自己的KPI,但还得继续跟着前面营销的人跑,很多时候明知道是前面的人拍脑袋想出的笨方法,却没得话语权。老的工作了很多年已经看...
投递中国联通等公司10个岗位 >
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盐焗鸡_
04-20 15:14
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门头沟学院 计算机类
两天速通阿里
感觉这一周太梦幻了,就像一个梦,很不真实~~~感觉这个暑期,我的运气占了99成,实力只有百分之一4.15上午 腾讯csig 腾讯云部门,面完秒进入复试状态4.16下午 美团优选供应链部门,4.18上午发二面4.17晚上 阿里国际一面,纯拷打,面完我都玉玉了4.18下午 阿里国际二面,是我们leader面的我,很轻松~~4.18晚上 约了hr面4.19上午 hr面,下午两点口头oc4.19晚上 意向书说起来我的暑期好像一次都没挂过~~~~~难道我是天生面试圣体?----------------------------------------------------------------------六个月前,我还是0项目0刷题,当时想的是先把论文发出来再去找实习。结果一次组会,老师打破了我的幻想(不让投B会,只让投刊或者A)我拿头投啊!!!然后就开始物色着找实习,顺便做完了mit的6.s081,但是基本上还是没刷过题目-----------------------------------------------------------------------11月 一次偶然的机会,面进了某个耳机厂的手环部门,大概是做嵌入式的,用的是CPP。12月 莫名其妙拿到了国创的面试机会,0基础四天速成java基础!居然也给我面过了hhhhh,可能是面试没写题吧入职国创后的几个月,一直没活,天天搁那看剧,都快忘了还有暑期实习这回事了~~~~命运的齿轮在2.26开始转动,因为这一天美团开了,我开始慌了,因为那时的我什么都不会。lc,八股,sql全部是0进度。然后就开始了女娲补天,上班刷题,下班继续做之前的开源,顺便学一学八股。3月到现在,lc也刷到快200了,一天最多提交了47次~~~~~~~~~~八股根据别人的面经总结和博客,写了快十万字的笔记~~~~~~~~~~简历上的实习经历和开源,也努力去深挖了,写了几万字的记录~~~~~~所以面试的时候,基本上都能cover了,面试官问到的基础基本都会,不基础的我就把他往我会的地方引。结果好像还不错,基本上每个面试官评价都挺好的emmmmmmmm
投递阿里巴巴等公司10个岗位
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狗熊岭霸主熊二
05-26 23:50
中南大学 计算机类
大二简历长这样,还有救吗
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末九大二找不到实习,想问问大家还有救吗,现在转JAVA还来的及吗?#实习##26届实习#引流:#字节##美团##华为##阿里##腾讯##拼多多#
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Grapymage
05-29 18:37
吉林大学 计算机类
拼多多算法实习生一面面经 5.29
很好的一次面试体验, 面试官人很和善, 问的也很基础没有刻意为难, 总共45分钟自我介绍项目介绍, 介绍一下项目中遇到的难点, 以及是怎么解决的深度学习和机器学习是不是都懂, 我说基本都用深度学习, 然后问我常见的激活函数(我回答了激活函数的公式, 优缺点), 然后问我为什么有了ReLU还要设计Leaky ReLU模型过拟合应该怎么处理, 回答了正则化, 简化模型, 增加数据, 然后问我为什么增加数据有助于缓解过拟合能不能接受上海这个地点, 能不能接受11 11 6介绍卷积神经网络卷积神经网络和循环神经网络的区别(我忘记循环神经网络对应RNN了, 以为是LSTM呢, 就没回答, 其实应该是随便...
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