正浩创新内推,正浩创新内推码

26届女硬件工程师丨正浩创新面经及流程

9.1一面1.自我介绍2.有无相关电源设计项目或经历,并浅谈3.DCDC拓扑手撕(但是我当时没带纸笔所以口头描述),BUCK和BOOST,同步异步的区别和优缺点,同步电路的控制方式(施加什么PWM波形,如何控制MOS通断)4.项目中最有挑战性的部分,怎么解决的,然后会深挖这一部分再提问(这个问题出现的根本原因,下次如何避免)5.面试官说我专业其实不是很对口,不是电气工程专业,所以问的比较浅,大家仅供参考9.2收到笔试链接,非笔试,为性格测试9.5收到二面短信9.8 二面,没有技术问题,主要问了在校做过什么项目,调试遇到什么问题,除此之外有没有做过电源相关项目,最后是为什么想做电力电子方向,总共20分钟

移动储能独角兽正浩EcoFlow26届校园招聘启动

现有4个招聘项目:

1、日常实习:面向26届及以后同学,无转正机会

2、26届提前批:面向26届同学的校招项目

3、博士专项:面向26届博士的校招项目

4、校招实习:面向26届同学的可转正实习

关于我们:移动储能第一家独角兽企业。500+专利,全球250W+忠实用户;市场覆盖100+国家和地区。正浩 EcoFlow 是移动储能与清洁能源的全球行业先行者。

招聘项目:

1、日常实习&校招实习:含技术类和非技术类岗位

2、26届提前批:电力电子软件工程师|电力电子硬件工程师(其他岗位将在正式批上线)

3、博士专项:配电工程师|AI算法工程师|电力电子软件工程师|电力电子硬件工程师

工作地点:深圳、西安、苏州

内推链接:https://ecoflow.jobs.feishu.cn/s/0bTsHTVpx8I

内推码:QWPPCPQ(推荐方式选“大使推荐”,内推简历优先筛选,加速流程推进)

注:投递提前批结果不影响校招正式批。

大家投递完可以在评论区打上姓名缩写+岗位(比如PM+LJJ),我私你们面经~~

#牛友职场人脉来了#
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1、自我介绍2、对这个岗位的一些基础工作职责有了解吗?3、简历深挖,持续追问,如何使用AI工具做数据的清洗和分析?是公司接了API能力后你们做了小工具,还是直接用的Web界面?4、有参与(大模型)本地化部署吗?本地部署后对于处理数据的结果,和之前用Web API、以及人工处理的结果,这三者之间有没有什么差异?5、如果说我们自己也做本地化部署,也有类似于可以接入模型底层能力的条件,你能不能实现让它去进行一些数据处理?持续进行场景追问;6、简单描述一下AI提示词的项目工作?你在这个工作当中你主要担任的角色是什么?7、它是通过什么样子的技术实现的?能够引导性地去对商家提问,并且把商家回复出来的比较专业的、商家视角的话术转成用户视角的?8、多人会话的这种模板是怎么导入的?是一个形式,还是说模型让它有一个学习的过程?模型的提示词复杂吗?9、针对AI幻觉的问题怎么理解?怎么降低幻觉率?还是说你们的解决方案就是扩充知识点?10、能不能就是当这个模型的问题超过你的知识范畴之后,不要硬回答,直接回答不知道?是否可以通过这种手段让它这个影响缩小?11、针对多轮追问是否可以通过优化提示词来解决?12、如果我想把面向用户的客服AI,能够实现多轮交互最终定位到用户真实诉求的能力,可以通过prompt实现吗?13、职业规划是什么?base地怎么考虑?
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今年上半年面试了20+科技公司,超过一半的公司都会问这个问题。有的甚至在HR筛选人的轮次就开始问了,可见ai时代公司对你是否能用ai模式工作,实打实的提升工作效率非常重视大家都是怎么在工作里用ai的?什么工具什么场景最有用?什么工具最鸡肋?我自己有三个具体的行动场景:① 快速原型(Prototype)过去我常常要等工程师三周才能做出一个可用的prototype,这非常痛苦。现在,我可以用AI在几小时内快速画出一个可演示的版本。即使不完美,也足够帮助团队理解抽象的想法,迅速达成共识。② 工程协作(AI native Collaboration)我越来越相信:AI-native的核心不是工具,而是“AI-awareness”。要让AI了解所有的上下文,知道项目目标、结构、代码与思考。只有这样,它才能成为团队中真正的合作者,而不是一个被动工具。我把AI视为团队成员之一。它不仅帮我review代码,也理解整个repo的上下文。我会把PRD(需求文档)从Word迁移到Markdown,让AI更好地“读懂”项目语境,真正参与到开发流程中。③ PM做开发,从简单的UIUX feature做起我已经在AI帮助下在我团队里checkin很多代码,实现一些小的bug修复,或者简单的UIUX 改进,真实地参与到开发流程里并且帮我们的工程团队解决实际问题。这些经验不仅让我更熟悉我们的架构,更好的和工程师交流,也很大提升了我作为PM 以后用AI做更多技术工作的信心
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以下内容非常适合0基础学AI,就业方向是AI产品经理的同学学习从入门到精通,我为你规划了完整的初级阶段学习路线1. Andrej Karpathy的油管科普作入门非常合适。一共两期比较值得精看:《Deep dive into LLMs like ChatGPT》《Intro to Large Language Models》这两个看下来对0基础的人来讲,足够对大模型这东西有个大概的框架了。不会让你入门即入土。3个小时的视频,啃下来我保证你收获颇丰。2. 书籍推荐两本,一本“这就是ChatGPT”Wolfram写的,0基础入门阶段就能看懂。还有一本《大模型算法》余昌叶的,工具书,非常贴业务,基本囊括面试热重点。3. 🍠和某站经常刷到一个号叫“林木”的。他的内容我觉得特别贴近职场,他的和AI相关内容非常贴近大多数互联网的业务。他自己本身也是面试官,所以给到的一些AI面试会考察的东西应该算是可靠的。适合整理思路,包括规范自己平时业务的一些方向。4. 吴恩达主理的网站deeplearning.ai的基本所有AI课程,机器学习,深度学习,NLP等有时间都可以看。很多不是他本人讲的,我觉得也很好,思路很清晰。觉得学起来慢的,有一个技巧,你可以把课程大纲全喂给gpt,让他解释给你听提速,但是可靠性需自检。5. 最后就是加餐AI播客了,油管或者apple podcast都有:干货向:Anthropic,IBM Technology。行业大佬访谈类:Lenny’s Podcast, Y-combinator, Dwarkesh 投资类:Training Data, Unsupervised learning.路径:先用书和卡帕西的视频作兴趣入门,再用林木的内容或者其他国内大厂博主的内容(⚠️注意甄别)去记录互联网对AI PM的要求,然后用教材(deeplearning.ai)对每一个要求进单点突破。按结果导向去学。比如AI PM重要考察的一个点是Rag相关知识,那么就去网上看Rag的教材,最好这个知识渠道是有一定专业从业者背书的,或者直接一些大学的教材。
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AI产品经理面试该怎么准备?今天把我平时面试候选人时,最常问的4类核心问题和面试中比较好的回答分享给你们。其实我一直觉得,面试AI产品经理,底层还是看能力匹配度,但作为面试官,我问的每道题都有明确考察目的。今天分享的这4类题,就是我筛选候选人的核心标准,把这些摸透,你面试时就能精准踩中得分点!一、通用基础题(考察岗位匹配度)我一般会问自我介绍、优缺点,还有最后让你反问我。这里说个印象深的案例:有个候选人自我介绍全是泛泛而谈,没提一句和AI产品相关的经历,这就是典型的差回答;但有些同学则会主动聚焦,比如会说“我之前参与过AI客服的需求梳理,重点负责数据标注的需求对接”,一下子就戳中了我的关注点。所以这类题不用复杂,重点是结合AI岗位特点做针对性准备。二、AI项目落地全流程题(核心考察项)这是我最看重的一类题,必问的是“你有没有完整跟进过AI项目?从需求到上线迭代,每一步你都做了什么?”我记得有一个同学的回答就很好,他能清晰拆解“先和算法团队对齐需求边界,再协调数据团队准备训练数据,模型上线后通过A/B测试优化阈值”,细节拉满,当场就加分了。这部分是核心差距点,一定要实打实准备。三、潜力题(考察行业敏感度)我常问“最近用过哪些AI工具?说说你对GPT和Claude的区别理解”。有个同学只说过用ChatGPT写文案,再问模型区别就说不上来,这就是潜力不足的表现;但如果在面试的过程中不仅能说清两款模型的定位差异,还能结合自己用Claude做长文档总结的体验,分析出它的上下文理解优势,这种对行业的敏感度就很加分。平时一定要多体验、多思考,别只停留在表面使用。四、宏观认知题(考察行业格局)我一般会问“你怎么看AI产品的商业化难点?” 有个同学能结合具体案例,说“比如To B端的AI产品,客户对效果预期和实际落地有差距,而且数据安全问题会影响付费决策”,还能给出自己的解决思路,这种有深度的认知就很亮眼。这类题考察的是你的行业格局,一定要结合案例多思考,别空谈理论。总结:这4类就是我面试AI产品经理的核心题库:通用基础题看匹配度,项目全流程题看实操力,潜力题看敏感度,认知题看格局。
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