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想去宇宙厂的🐟
2023-05-29 00:38
快手_主站_前端开发工程师
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哔哩哔哩组内直推!java,golang
哔哩哔哩校招 ogv事业部 java golang,前端也要
重点强调:此内推非彼内推,直接把简历甩到老板桌上那种,不是走官网流程!!!比组内直推还要直推的内推。
有意向的朋友直接简历甩我脸上!!
#哔哩哔哩#
#春招#
#内推#
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楼层
子房_
门头沟学院 Java
有实习吗
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发布于 2023-06-19 21:16
湖南
哈哈味牛奶
上海大学 产品经理
请问有运营这些的岗位内推吗?我有两段实习经历,今年准备去上海读研啦😣
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发布于 2023-06-14 21:25
湖北
浪客剑心007
美团_高级测试开发工程师
楼主,社招有HC嘛
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发布于 2023-06-14 00:44
北京
排异offer的小浣熊
快手_前端
求推前端 近1年实习经历
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发布于 2023-06-09 12:45
辽宁
你是我的最优解
百度_百度人工智能云_后端开发工程师
社招有吗
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发布于 2023-06-04 17:02
北京
只有勇敢的狗勾QAQ
门头沟学院 Java
没有实习经历 有项目经历但是基本功挺扎实的 😢一直没有面试机会 能捞捞吗
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发布于 2023-06-03 12:56
黑龙江
wones
河南工业大学 Java
23届java 现在还要吗
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发布于 2023-06-03 01:31
河南
在拧螺丝的哈里很忙碌
长沙理工大学 Java
老哥23届Go还有吗,求求
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发布于 2023-06-02 12:38
湖南
Klvn
门头沟学院 Java
哥,23届Java还要不?私你了
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发布于 2023-06-02 10:39
上海
Elastic.
门头沟学院 后端工程师
24的要不要?
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发布于 2023-06-01 22:27
广东
Santino Corleone
快手_后端开发
我可以吗,有大厂实习
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发布于 2023-06-01 22:19
河北
爱喝奶茶的回笼觉觉主在发动态
天津商业大学 Java
校招现在还有吗
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发布于 2023-06-01 19:15
天津
白鹭先生
新疆大学 数据库工程师
应用统计的要么
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发布于 2023-05-29 18:55
河南
22Tsuki
门头沟学院 Java
是实习吗
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发布于 2023-05-29 11:32
安徽
小郭e
山西应用科技学院 Web前端
哥 前端要什么学历要求么?
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发布于 2023-05-29 10:03
北京
暂无评论,快来抢首评~
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今天 09:37
苏州工艺美术职业技术学院 通信技术工程师
前京东HR说:这样改简历,真的会被一眼相中
说实话,在牛客看了无数简历教程,都在教“STAR法则”、“量化成果”。做了这么久招聘,我想说,这些都对,但作为在帆软、掌趣和京东都筛过简历、也亲手发过很多Offer的前HR招聘实习生,我想说点更“底层”的东西——HR到底怎么筛简历?你的简历如何在系统里“活”过第一秒?今天不聊虚的,就分享三个我作为“简历筛选者”时,最希望候选人懂的、能立刻上手的硬核技巧。小技巧一:别用“负责”,用“接管”——动词下沉(到能落地),责任上浮这是我在帆软做校招时最深的感触。看到“负责公众号运营”、“负责策划举办活动”这种描述,我内心是毫无波澜的。这个词太安全也太模糊了,而且,作为实习生,很难全面负责一个模块和一件事...
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05-13 17:30
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面试官问我"你会用Cursor吗",我才意识到今年的面试规则已经变了
上个月面了4家大厂,3家都问了同一个问题:"你平时怎么用AI辅助开发?"第一次被问到的时候,我实话实说:"偶尔用ChatGPT查查API文档。"面试官礼貌地笑了笑,然后没有追问。结果——挂了。第二次面试前,我认真准备了AI编程相关的项目经历。我做过一个用Cursor重构Vue组件的项目,还用Claude Code做过一次全栈重构。我把这些写进了简历。面试的时候,面试官照例问了AI编程。这次我直接打开电脑,现场演示了用Cursor做组件开发的全流程:从描述需求到生成代码,到Code Review,到性能优化。面试官看完眼前一亮:"你这个Code ...
查看2道真题和解析
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已编辑
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牛客54548888...:
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05-11 00:34
已编辑
Wide Bay Institute of TAFE 测试开发
离职了,唉!真的好累,上个月一个月白天上班,晚上熬到1.2点写毕业设计。上班压力也大,感觉自己责任心太重了,给自己加的压力就大了。想好好躺平休息,又担心没工作,唉😮💨!加油吧!
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05-13 14:40
广西大学 算法工程师
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1. 自我介绍2. 介绍你的实习项目,你做了哪些事情以及你的思考3. 升级之后 tool 调用准确率提升了多少,怎么衡量答案:tool 调用准确率不能只看模型有没有调用工具,而要看调用的工具是否正确、参数是否正确、调用顺序是否正确、结果是否被正确使用。我们会把一次工具调用拆成几个指标:工具选择准确率、参数填充准确率、无效调用率、重复调用率、最终任务成功率。比如升级前模型经常把“查询保单责任”和“查询历史理赔”混淆,或者漏传 policyId。后来通过工具分域、意图路由、参数 schema 校验和少量高质量样例,工具选择准确率从大概 82% 提升到 92% 左右,关键参数完整率从 88% 提升到...
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