tp/中兴/apple/研究院求比较

985工科本博,硬件岗,目前有这么几个offer请大家给点建议:

1、TPlink(已开奖):base 杭州,待遇N*16,12%公积金;
2、某研究院(已开奖):base 杭州,进去当博后,算上补贴N*12,8%左右公积金;
3、中兴(谈薪中):base 上海,我提出了理想薪资总包20N左右,对方说这个薪资需要加面,公积金未知(5%?);
4、Apple:base 上海,具体情况较特殊,后面有介绍,具体薪资未知,根据网传有(N+0.5)*12+9w刀的股票分四年给+其他。

杭州和上海里面个人比较喜欢留在杭州,留在杭州能享受第一年的10w人才补贴和人才摇号,且好朋友大多都在杭州平时可以聚一聚;
对上海这个城市没有很强的归属感,上海房价比杭州也高不少,就算去上海也没打算定居,可能干几年就回来。但上海确实硬件机会更多一些。
1、TPlink
优势:每年两次涨薪机会,一次普调+一次特调;工作双休但听说有加班要求(我可以接受的那种);公积金高;
劣势:硕博同薪,或者说区分度不大吧,倒也不是说博必须得比硕高但着实有点儿膈应;网传不好跳槽。
2、研究院
优势:博后可以享受人才补贴,博后出站之后能有政府40-80W的住房补贴;博后出来之后大概率会留在研究院,六年后考核如果通过升了职称,可能压力就没那么大了;
劣势:博后的考核以及后面六年非升即走的考核都需要文章,个人偏向做更实际的工程一些,也不想为了达到要求而水一些文章。前六年压力应该会不小。
3、中兴
这个还得看最后加面是否通过,如果过了
优势:待遇相对前两者高不少;
劣势:据说工作强度不低,发展前景不是最好的那一档。
4、Apple
这个是之前在上海apple实习过一段时间,manager给了口头offer,但据说要明年才给发,且转正前还有面试。现在正在用三方催那边能否加速发offer或者至少能先走完流程。
优势:很喜欢工作氛围,待遇也不错,关键apple真的很尊重人,干的还是蛮开心的,福利蛮不错的。平台大,以后跳槽也方便。部门也比较新,在国内该部门上升空间应该不错(猜的);
劣势:这个最大的劣势我感觉就是在上海了,如果部门在杭州,那我真是毫不犹豫选这个。还有一点是外企,可能爬的很高难度比较大。

目前自己的想法是三方先签杭州tp,再等apple的消息,等毕业前再看当时的情况选择1或者4。不知道各位老哥有没有什么建议。
#2021届秋招进度交流##offer比较##中兴##TP-LINK#
全部评论
肯定去大平台吧,Apple
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发布于 2021-10-23 15:14
羡慕苹果,大佬,请问苹果面试是一直撕算法吗,好想去哎
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发布于 2021-10-26 00:39
联想
校招火热招聘中
官网直投
大佬想了解一下apple的面试流程
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发布于 2022-03-09 18:57
大佬 请问博士是什么方向的
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发布于 2023-10-28 13:52 江苏

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这次面的是工程院 bing 团队的 LLM 应用组,问的问题量不大,有一些比较开放性的问题比较有意思。1.自我介绍 两面都有2. 主要会根据项目做一些介绍,这个一面久,二面短一些。3. 一面问了 transformer 结构4. 有没有做过大模型之外的 NLP 相关的内容(简单讲了讲)二面的开放性问题5. 做 rag 应用的时候, 如果幻觉问题严重怎么办?比如已经给了很多 rag 召回的内容了,但是还是错误很多,尤其是一些时间数字类的信息,很容易不准确。(我回答:类似于指令微调,构造对应的数据集, 微调强化大模型对检索的内容的跟随能力)6.接着上面,那你觉得这种数据集怎么构造呢? 检索的内容和问题很好弄,但是答案怎么获取方便?(我: 我觉得可以反向构造,我先从网络上爬一堆内容作为答案,比如把新闻里的一些信息作为答案,然后让大模型比如 gpt4 生成对应的问题, 再检索召回相关的内容,构造数据集。 面试官说这个想法还挺有意思的)7. 我想通过加噪声的方式提高模型的鲁棒性, 你觉得这个噪声应该怎么加好? 或者说怎么确定加在 token 的什么位置,加什么 token?(不太懂,我就说从我一般的理解,加噪声都是从 embedding 去加的, 比如随机加一些高斯噪声提高鲁棒性)8.如果我做 rag 召回的相关内容里,会有人恶意注入了一些错误的信息, 你觉得会影响大模型的生成内容吗?怎么避免?(我认为肯定会有影响, 因为关注的信息有错。 我觉得可以提高召回的信息量, 从而稀释错误信息占比来解决)9.接着上面的回答, 我们的输入长度有限制,不能无限加召回的内容怎么办?(可以在检索召回链路中再加一层,类似于粗排后再精排一次,从而减少错误信息的量)其他的不记得了,就是感觉现在面试很喜欢问一些开放性问题。代码题一面编辑距离, 二面是一个有序数组左边平移一定位置后的数组,找到一个 target 的下标。都不算难。
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