字节二面有KPI吗

其实从帆软离开已经四五年了，之后也在蛮多公司实习过，但还是觉得帆软是我的白月光公司，我想，实习日记一定要有帆软的一席之地。我为什么喜欢帆软，应该就是因为这些。喜欢帆软，首先是因为它让我有就事论事的勇气。​ 在这里，我知道了原来一个实习生也可以直接对接一层部门负责人，也可以直接打开企业微信找到公司创始人开始打字然后直接发送。最开始没有人跟我讲，那是谁，只是因为我有候选人情况需要和他反馈，就直接编辑发送了，回复的人也完全没有因为我是实习生就敷衍或是什么，而是很认真的在跟我讨论。后来办公室闲聊我才知道，对接的是公司创始人之一，现在全公司的技术负责人。还有一次，我旁边忽然坐了个很普通的中年人，他走之后...

AI工程师在奶茶这块儿能干啥？

记得上次找日常实习从投递到最后offer总共花了51天这次暑期也是惊人的相似，从开始投递到offer也是花了51天暑期总结蚂蚁3月20一面挂阿里所有意向简历挂美团3月18一面挂字节3月17投递3月23一面3月27二面3月30三面，三天后挂+转岗4月10从二面复活4月17三面4月20offer快手4月1日一面4月13日二面4月20hr面百度4月11日一面4月14日二面4月17日三面这回教训就是以后不要在职面试了，实在太累+心态不稳，一开始想着就算没有公司要还能在现在公司赖着，最后活也不想干，面试也不想面感谢字节收留了，听说强度不小（早10晚10），好在base在广州，希望顶住😥😥

1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成？为什么不用纯 prompt 或 spec coding？答案：纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现，但它们更多是推理时约束，解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题，比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定，这些如果全部靠 prompt 塞进去，成本很高，也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里，我选择微调不是为了让模型记住业务代码，而是让它学习稳定的工程动作：先读测试，再定位调用链，再改最小范围，再补回归测试...