影石内推,影石内推码

工作氛围 大大小小的文档都可以申请权限,通过很快~学习前辈的文档能收获很多…实习生会参与周会、部门会、项目会等,深度参与正职们的工作,也可以看看其他组都在干些什么,有助于了解整个公司的运作模式😎

公司整体年轻人很多,大家都很聊得来hhh到点下班mentor会催你走,尽管临近过年她们自己忙得晕头转向😵‍💫

每个月有120min的迟到时间⏰真的很适合我…每个月都掐点用完

2️⃣实习生薪资福利 💰薪资参考实习seng,个人认为对文科生来说蛮高的~加班会有餐补、车补等等(完没加过班,就没领过😂)

✅日常有免费零食、咖啡等等,三八节七夕节这些节日还会发奖品。公司设备都可以借用,平时出去玩也可以借来拍~

✅这一年我们部门拿下了最佳团队,过年的时候给实习生发了四位数年终奖(过年红包)!!!在家里一睁眼就天降巨款,谁会不爱公司呢…

✅年前入职刚好赶上公司年会,摆摊游戏(奖励都是现金嘿嘿)、节目、cosplay很精彩~年会抽奖自家产品、手机、车、金条超丰富…中奖率77%‼️但我一个没中哈…

✅又赶上了公司「表白有奖」活动,于是勇敢的实习生先享受世界,给年会上认识的男同事表白了,拿下5000💰奖金(就是被全公司围观表白有点尴尬)

3️⃣实习感受 实习seng响应挺快的~一面mentor,二面leader,三面hr电话聊。招人的时候应该横向对比较多,我一面到二面等了五天…一度觉得自己要凉了。

so有对口实习经验来投简历会更好~ 老板们经常冒泡🫧活人感很强…老板们的发言随性又温和,感觉公司未来一片向好!! 把公司的文化包、文化衫带来台湾咯!百搭又美丽🤩把Insta安利给所有人💕

营销急缺!不限学校,不限学历,抓紧投递!

注意岗位特点:专业不限岗位注意多介绍自己个人经验合综合素质,多围绕实习和岗位工作内容来展开,岗位写的xx专业优先建议把项目和大赛经验发在重点介绍 米哈游

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【岗位横跨6大岗位】

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【投递链接】

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【内推码】E45P9HR(选择校园大使渠道)

投递的uu留言下姓名缩写和岗位,我会尽力跟进~(LSQ+数据策划)

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XCX-后端工程师
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发布于 09-12 10:34 宁夏
ZRJ-数据分析管培生,谢谢
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发布于 09-11 11:04 广西
CZH-嵌入式工程师
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发布于 09-10 11:34 北京
LJJ+后端工程师
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发布于 10-17 14:22 广东
ADP-产品运营管培生
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发布于 10-13 17:19 上海
dwj-嵌入式工程师
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发布于 10-10 17:20 河南
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发布于 09-29 20:09 广东
LN-嵌入式软件工程师,谢谢
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发布于 09-28 22:12 湖南
礼貌拿码,谢谢!!LMM- GTM
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发布于 09-27 10:01 广东
CH-嵌入式工程师
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发布于 09-09 23:52 四川
ZT+嵌入式软件工程师,谢谢
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发布于 09-09 17:30 四川
已投递
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发布于 09-08 22:14 广东
LSQ-嵌入式工程师
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发布于 09-08 20:57 湖北
ZYH-hdgcs
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发布于 09-08 16:48 广东
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发布于 09-03 13:22 江苏

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09-22 14:41
已编辑
门头沟学院 算法工程师
面试是24年7月的现在已经入职几个月了,补一下面经,帮有需要的同学参考。BG:本硕985 计算机论文1A1B一面:技术面自我介绍 & 简历相关。简单介绍了自己在多模态和大模型方向的研究/工作经历,包括在校期间的论文工作以及实习经历。面试官主要针对简历上的项目提了一些细节问题,比如具体模型的量级,提升了多少,和哪些方法做了比较等。因为是自己的工作,所以没有卡壳。问有没有遇到过 Python 文件之间互相 import 的问题,出现这种问题怎么办?让我简单介绍了一下 PPO 算法,以及和 TRPO 的区别是什么?接着 PPO,问了一下 ChatGPT 的 RLHF 流程,以及为什么不直接用 SFT,而是要用强化这么麻烦的方式训练模型?继续追问 RLHF、SFT、LoRA 的区别,分别适用于什么场景?反问:公司现有业务是什么,计算资源情况等。二面:主管面论文介绍。让我用通俗的语言介绍我自己发表和投稿的论文,重点是研究动机和要解决的问题。问有没有亲手训练过大模型,最多用了多少张 GPU 卡?并行训练使用的框架是什么?介绍一下 DeepSpeed,说一下这个框架在并行的不同阶段(ZeRO stage)分别做了哪些事?训练模型的时候,数据量有多少,怎么收集数据的,训练花了多少时间?遇到的最大问题是什么?问在大模型全量微调时,显存消耗分别由哪些部分占用?(参数、梯度、优化器状态、激活信息等),分别占用多少?假设模型参数量为N,请分不同情况讨论和计算一下微调所需要的显存(不同精度、batch size、seq len 等)。说一下 LoRA 公式,讲一讲其中 A 和 B 两个矩阵分别表示什么。LoRA 的优缺点是什么,什么场景下适合使用?问知道哪些大模型训练和推理框架,用过哪些?问 LLaVA 的结构是什么,和常规的纯文本大模型有什么区别?Encoder-Decoder 结构的模型转 ONNX 的一般流程,遇到不支持的算子怎么办?可能遇到的问题(动态 shape、模型中逻辑判断需要单独写、模块拆分等)。三面:HR 面主要问了为什么选择公司,对团队的看法,对岗位的认识;未来大致的规划,面试过程的体验,有没有别的公司的 offer 等。以及询问了期望薪资等。之后就是等待,最终和期望薪资基本一致。总体感受面试流程比较顺畅,问题也比较贴合岗位要求;如果和岗位匹配度高,一般流程推进速度会很快。入职以后,工作内容和面试被问的问题也差不多,基本上都是算法工程师需要做的内容,团队氛围也很不错。只是毕竟是企业,不可能光搞研究,在承接业务时还是免不了和很多人打交道和来回battle需求,这个无可避免。
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