数分领域的ChatGPT——北极数据实习生招聘

一、我们是谁

我们主要做下一代增强分析型数据分析引擎,类似ChatGPT,简单且智能,人

人皆可便捷使用,并且能像数据科学家一样去探索、挖掘数据的价值。

我们产品已经服务国内众多的大型银行(如建行)、保险(如泰康)、零售(如重庆百货)、汽车(如长安)等客户,已经形成成熟的商业模式。

我们核心团队来自加州伯克利、上交大、纽约大、中科大等知名院校,多数员工具备985或海外知名院校背景,大部分为95后,年轻、开放、务实、自由。

我们的官网:https://datarc.cn/

二、在招职位

产品实习生 (有转正的机会哦)

岗位亮点:

  1. 深度参与产品部的各项工作,no螺丝钉,no工具人;
  2. 参与研发一款国际领先的创新产品,让更多人了解、使用。
  3. 加入一支年轻的海归团队,开放创新的工作氛围,欢迎你来“整顿职场”。

岗位要求:

  1. 知名院校统招本科及以上学历,专业不限制,大三或者研二在读优先,每周至少可以实习3天;
  2. 英语水平良好,读写流利; 3.熟练掌握SQL/Python等技术,有数据分析项目经验优先;
  3. 逻辑严谨、思维清晰,能够快速掌握新兴领域的相关知识。

三、如何联系?

可以直接投递简历给我:maning@datarc.cn

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不要忘了备注哦:姓名-学校-专业-毕业年份

#产品实习##数据分析##一流企业#
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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
国企上岸了的向宇同桌...:最害怕答非所问了,但是频繁反问确定意思又害怕面试官觉得我笨
AI时代还有必要刷lee...
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04-08 16:35
门头沟学院 Java
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