一、字节，data agent，是Data大部门下数据平台做数据分析智能体的，新业务，强度比较大（一周好像得上6天，今年年初才成立的业务）。不知道这个方向好跳槽不，同时字节对校招生貌似不怎么友好二、小红书，商业技术，强度比字节低一些，领导线下沙龙交流过感觉挺好的。但是往年xhs校招风评貌似不太好，留存率好像挺低的三、阿里，广告结算，是暑期实习的地方，团队氛围和领导都挺好的，就是工作强度也很大，还有可能凌晨起床修告警（最近问了领导说现在比之前好不少了），然后base不算高，阿里本身也是职场减速带？薪资单看base吧，首年基本上各家差得不多，有签字费之类的。 个人主要是看个人成长、薪资、团队氛围、稳定性、业务前景等，求建议

360搜广推算法岗实习面经首先，自我介绍、项目拷打（我是在学校和导师一起的深度强化学习的项目），问的非常详细，聊了大概半小时。八股文，这个简单一些。问了CNN里的卷积是怎么计算的，给了一个具体的题去算，然后是transformer中注意力机制是怎么计算的，架构是什么手撕算法我都没做出来，面试官人很好给我换了两个数学题我选的是sigmoid函数求导，再用原函数表示导数感谢面试官，是我不好。。。最后是磕磕巴巴的答出来了（还是在面试官的提醒下最后一个反问环节整体八股文不是特别难，但是项目一定要特别熟悉，算法一定要提前多刷一刷。360，我还是劝你再捞下我吧

本菜鸡华五cs本硕研究生做的多模态大模型、视觉语言模型相关已投稿两篇CCF-A会议，已中其中一篇的oral目前想布局下明年实习，衔接到暑期实习。想主要搞业务侧搜广推相关，或者大模型相关，心仪offer是头部厂的推荐算法（生成式推荐）。现在这段时间可以准备哪些部分？力扣在慢慢刷，需要整个推荐算法的toy还是继续背八股之类的？

俗话说圈子对了，成功就像呼吸一样简单（我编的我编的）在金融科技公司上班跟互联网最不一样是工作时间是正常的，我太爱了。因为个人比较偏好 work life balance，想要下班之后有一些自己的生活，可以养养宠物发发呆什么的，所以工作时间是我的重要考量因素。这也是为什么我不愿意去互联网的原因，毕竟之前在互联网实习的时候从来没有早于九点下班过，而且同事都巨卷，属于周报都能写个千字小论文的那种，卷不过但是又不得不卷的心理压力太大了，光看就觉得身体受不了，所以选择避其锋芒，换个赛道。我在平安产险科技中心工作，大家工作时间大多数是用 focus 在工作上，不用耗能社交，只能说是i人狂喜。目前也没有出现...