大佬们，目前研二在看暑期实习和后面的秋招。研究生阶段有不少LLM/VLM相关的经历，有个项目和搜广推勉强沾边（CLIP图文检索的），未来就业方向应该如何选择呢？1. Agent方向，压力应该没那么大，很多都比较偏预研，但是不确定性也高一些，已有offer是蚂蚁支付宝的多模态部门和阿里云飞天（业务是百炼、MCP Bench）2. 搜广推，蹭着LLM4Rec的热度面上的，业务压力应该会大很多，而且跳槽范围相对有限（不像agent可以去别的赛道吹水），但胜在业务稳定，已有offer是阿里妈妈搜索广告和腾讯广告的精排pCVR有点卷累了不想去特别卷的部门，想听听大佬们对这两条路优劣的分析。

数禾科技 Java 面经base上海一面 5.27钉钉会议 1.5h介绍公司业务* 2015成立，创始团队为招商银行信用卡中心，目前2000人 技术中心300人，互联网助贷平台，撮合资产方（互联网）和资金方（银行/信托机构等）* 面试部门为技术中心-信贷中台研发部（40人）-企业信息化小组，所有6个研发组，账户、交易、风控、清算结算、支付、企业信息化（流程化、产研化），实习生hc为2个聊项目* 介绍项目* 划分功能模块和功能点* 登陆验证* md5八股* https详细讲* 层序遍历* 数据结构场景题：详细设计毕业生表（需求分析、字段类型/长度/空/默认值/索引/依赖、建表sql）（要适应大数...

4.11号约的一面，横向三天16号约的18号二面，二面表现有欠缺，各位佬看看我能不能进三面。1、拷打项目。项目是关于CV的，面试官没有这方面经验，但是会一直细问项目的细节，让我一步一步地讲解给他，他全部理解了才会下一个问题，虽然问的都不深，但是问的很细，基本都回答上来。2、问机器学习的八股文。逻辑回归、线性回归、归一化、正则化。正则化回答的不太好，L1稀疏化的原因没答好。3、Transformer八股文。encoder、decoder、layer Normal和Batch Normal等，就是基础的Transformer细节。4、推荐系统八股文。问了解多少，因为我是CV的，所以了解没有很多，讲了讲基本的流程，粗排和精排。问知不知道精排的深度学习的模型，我没太了解过，说了个MMoE。5、手撕简单，就是个排序。但是一个字母写错了，面试官要求运行，调试了两三分钟发现一个字母写错了。这还有希望能进三面么。因为手撕很简单一个题，结果写错一个代码。面试官一直在安慰我说有点自信，手撕其实没有那么重要，一直在安慰我。（快手的面试官真的very好）这还有希望能进三面嘛，好痛苦啊，很想去手子

一面(45min)二面(30min)oppo暑期实习面经10/50暑期实习的面试也是三次面试，这里以数据分析为例 大家可以感受下每一次面试的侧重点，还没投递的同学也尽快 占住排序很重要 往届有很多我熟悉的学生因为投递迟了，后面通过了面试但是offer发不下来 网申网址：https://careers.oppo.com/university/oppo/campus/post?shareId=9445投递时，填我的推荐码：X7206892 优先筛选 然后可以跟进进度哈 你入职了我也有奖金的 主打互惠互利！ 其实 oppo 本质还是属于制造业，很多业务领域的问题不像互联网一样有通用解决方案，所以用机...