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04-01 17:12
算法工程师
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给各位大佬提供一个咱们工科生提前拿总行offer(奖金)的渠道!先说背景,我是26届东北大学控制专业的研究生,研究生的研究内容是多模态算法。秋招的方向是搜广推算法,有一段算法的暑期实习经历,实习内容是大模型和推荐算法的结合。在找暑期实习的焦虑期,在牛客刷到了训练营的经验帖子。互联网大厂的不稳定因素一直是我犹豫的点。而银行的工作相对稳定,招商银行的综合实力和雇主评价都很好,2025年蝉联了年度最佳雇主的称号。看到线上打比赛有奖金,而且内容正好是搜广推相关,我就参与了数据赛道的比赛,最终也成功入营拿到了提前批的offer。比赛time line:训练营受众很广,几乎所有专业都能参加。比赛分为三个赛道:AI,数据和产品。我在去年四月份报名了数据赛道的比赛,另外各个赛道之间不冲突,可以全部参加。5月7日-5月11日共四天的时间打了个线上的比赛,整体难度不大。赛题有三道。广告点击预测、新闻分类、构造金融产品营销Agent。其中前第两道题用树模型就可以获得不错的效果,加上一些特征工程,特征交叉,集成学习和调参的策略即可。模式类似kaggle的打榜。最后一道题构建营销agent,需要对银行的产品业务有一定的理解能力,调用agent的难度不大,我的技巧就是将任务分步,调用多个LLM共同解决,最终得到了不错的效果。比赛的组织方效率很高,四天后收到了数据赛道的面试通知,面试时长20min,一对多聊天的形式,没有代码手撕环节,可以放松参加。可能会涉及到比赛中的算法设计以及个人性格,能力的考察。过了一段时间之后就收到了入营通知,主要形式是AI赛道单独一期,另外数据赛道和产品赛道混合共两期。因此数据赛道是有两个时间可供选择的,我选择了第二期训练营。入营之前准备好了衣服和电脑,也看了一些经验帖子,后面发现完全没有必要,因为一切都被安排好了(电脑还是要带的)!线下训练营整体节奏很快,入营之后随机分组,每组包括三个数据和三个产品(所有人都很优秀靠谱)。在夏令营内和同组的小伙伴一起游戏,认识了许多优秀的朋友,也建立了深厚的友谊。在比赛期间,有贴心的学长学姐前来助力,也有伙伴老师全程陪伴。大咖老师给我们讲了许多干货,受益良多。虽然赛程有些紧张,身体有些疲惫。但是精神非常活跃和满足,无论是前往总行大厦顶楼观看整个深圳,还是临走前的晚上所有人聚在一起在台上开心热舞,所有紧张和疲惫一扫而空,满载而归。最后,8月25日就收到了招商银行2026届数字金融生的offer,在正式秋招之前拿到一个offer是非常开心的,给秋招增加底气了。最后我说推荐大家参加的几个原因。第一个就是比赛的奖金非常丰厚,而且不是赢家通吃的模式,每个赛道的前200名都有奖金拿(好好打比赛就有)。第一名¥8888,2-10名¥3888,11-50名¥1888,51-100名¥388,101-200名¥188。第二个就是不浪费时间,相比于动辄三个月以上的暑期实习,要在外租房生活。训练营只需要抽出三四天的时间就好了,营内许多同学都是和我一样在实习期请假来参与的。如果顺利的话,秋招前可以拿到转正和训练营两个offer。第三个是衣食住行全都安排的明明白白。吃得特别丰富,搭配很丰富。往返的机票都是组织方购买的,营内的物料也非常全面,什么都有。第四个是所有专业背景都可以参与,搞大模型的可以参与AI赛道,搜广推/数据分析的同学可以参与数据赛道,文科商科或者对产品有兴趣的同学可以参与产品赛道。不确定报名哪个赛道的,可以同时报名多个赛道,等题目发布后结合自己的精力情况选择。第五个就是秋招前提前获得总行offer的机会,可以拿着这个offer进行秋招,最后进行统一决策。从各个平台了解,招商银行数字金融夏令营的offer的评价很好,可以减少秋招的压力。最后我觉得,训练营是一个了解银行的优质机会和渠道。让我短暂脱离了互联网公司的沉闷氛围和巨大的压力,对银行行业有了一个更加全面的了解。跳脱出之前的刻板印象,我发现招商银行的工作人员都充满活力和热情。而且AI的氛围非常浓厚,可以看得出行内对于AI人才的重视。如果对互联网的压力和稳定性有所质疑,不如参加训练营看看,也许会有不一样的收获。最后祝各位大佬都拿到满意的offer!
金融银行求职进展汇总
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祝大家都能拿到满意的Offer!1.“豆包”作为一个独立的AI对话产品,面对ChatGPT、Kimi等强大对手,你认为其长期存活并发展的关键是什么?是必须寻求技术突破,还是可以走一条不同的差异化道路?请描述你设想中这条道路的图景。2.假设我们要在抖音全面推广你设想的“AI辅助影视解说”功能,预计日调用量将达数亿次。请设计这个功能从用户发起、AI生成、到内容审核、最终分发的全链路产品与系统架构。3.AI功能的“不确定性”是其固有特性。请为一个拥有亿级日活的产品设计一套“AI功能风险管理”的整体框架,覆盖从功能上线前评估、线上实时监控到事后应急响应的全流程。4.你提到要关注不同阶段的数据。现在,如果一个AI功能的长期数据表现不佳,但短期数据很好,你的深度分析框架是什么?如何区分问题是出在“用户预期管理”、“功能价值本身”还是“市场环境变化”?5.当多个AI功能同时上线,且共享同一个流量入口或用户心智时,如何设计一套分析体系,来科学地评估每个功能的独立贡献,以及它们之间是协同还是互斥的关系?6.AI Native和AI Empowered,哪种模式更有可能在字节体系内率先跑通大规模的商业模式?为什么?7.面对竞争对手快速跟进而导致的“功能同质化”,除了追求技术领先,我们的AI产品在“生态构建”上可以有哪些作为?例如,如何设计一个开发者平台或创作者计划,让外部力量帮助我们构建护城河?8.如果你来负责一条AI产品线,面对公司要求“半年内打造一个行业标杆功能”的压力,你会如何制定产品路线图?请描述你规划前90天具体行动的思路。
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