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在看机会的我很想回家
2023-11-28 20:22
门头沟学院 前端工程师
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谢谢瑞子😭
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中国第一拖拖拉机集团有限公司拖拉机学院 自动化
举了
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发布于 2023-11-28 20:52
黑龙江
暂无评论,快来抢首评~
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01-23 15:35
University of Edinburgh 嵌入式软件工程师
绷不住了,找了一个月实习嵌入式还找不到
2本硕,在这一个下午真的绷不住了,浪费了太多时间,现在的技术栈还停在C语言和stm32上,找嵌入式的实习面试被拷打,找杭州的一个也找不到,真的心里难受,linux没学过,研二了开始慌了。
不知道怎么取名字_:
嵌入式其实不是很好干的,要学的东西比较多的,你这个c stm32都是比较基础的了
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01-25 20:43
上海交通大学 算法工程师
莉莉丝游戏策划:阴阳师为何能持续运营?
面试题简述阴阳师已经上线很多年了,你觉得它为什么还能持续运营?如果从策划角度分析,你认为它的核心支撑点是什么?面试官想听的是什么1、你是否能对成熟产品做结构化拆解2、你是否理解长期运营型产品和短期爆款的本质差异3、你是否站在策划视角,而不是玩家视角面试回答举例我认为阴阳师能够长期运营,并不是因为某一个玩法或某一次成功更新,而是它在产品设计之初就把长期运营作为前提条件。详细请参考:http://xhslink.com/o/68UkQYX3pfG由浅入深分析很多上线多年的游戏失败,往往不是因为玩法不够新,而是因为结构不支持长期扩展。常见问题包括:1、世界观封闭,新内容只能靠数值堆叠2、玩家与角色之...
查看2道真题和解析
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2025-12-17 11:39
小鹏汽车_测试培训生(准入职员工)
或许运气比你想的更重要
bg:双非本,一段中小厂6个月测开实习今天发这个帖子主要是想聊一聊我秋招以来的一个发展我是在8月底辞职,打算秋招,可是看网上都说金九银十就想着自己就是一个普通本科生,现在九月份都是一些大神在争抢,所以9月份基本上没投,等到了10月份才开始秋招,可是这个时间好像已经有些晚了,今年秋招开启的格外早,提前到了7,8月份,我十月才开始,官网投了很多公司,没有任何一个面试机会,这个情况一直到了十月底才有了第一个面试,当时没有面试经验,所以不出意外的挂了后续就是漫长的投递,但是毫无例外没有面试,没有办法我只能另辟蹊径开始在BOSS上边投递,然后顺便也根据BOSS上边这个公司名称去浏览器搜索看看有没有官网投递渠道,毕竟官网上投递后还是可以第一时间被HR看到的,然后一直不停投递,一开始第一个星期基本上都是投的正式秋招岗位到了第二个星期才开始实习和正式一起投,到十一月底的时候已经沟通了700➕才有一共1个正式的,5个要提前实习的,3个实习的面试,最后结果是过了1个要提前实习的和2个实习的每次面试我都会复盘,发现这些小公司面试官问的五花八门,有的专问基础,有的专问项目,有的啥都问,不过自己也是看出来了一下门道,就是小公司不像大公司面试官那样能力比较强基本上你简历上边的他都会,然后会根据简历来问,小公司面试官他们更多的是看自己会什么,然后看看你简历上边哪些他也是会的然后来问,经过不断的复盘加上背各种各样面试题,到了11月底12月初才有了1个要提前实习的offer还有2个实习的offer,而且薪资待遇对我来说已经很可观了可是啊,人总是这样得了千钱想万钱,我又开始不满现状,但是此时的我面试能力经过这么多面试和复盘已经很强了,然后在十二月份运气爆棚,被极兔和小鹏补录捞起来面试,还有个百度测开的实习面试,这个时候因为有了offer所以感觉有了底气,面试也很自信,最后结果是全部都过了那个时候我感觉自己真的很厉害,我问了极兔那边的HR像我这样的双非本收到offer的在极兔有多少?他告诉我产研岗90%都是硕士,10%里边基本上都是211,985,想我这样的很少很少,那一刻感觉自己超级牛逼,小鹏就更不用说了,最后也是不出意外选择了小鹏所以我就我个人经历想对和我学历履历差不多的牛友一些建议第一:秋招一定要趁早,真到了9,10月,那个时候可能你投的结果可能还不如7,8,11月,第二:最好先拿小公司实习或者正式练练手,提升一下面试能力,我个人觉得因为小公司问的五花八门所以你会更加横向去提升自己能力,而且大公司其实面试没有那么难,除了一些非常卷的岗位,公司大神比较多会问的很难,一般好点的公司都不会问的那么难,他们也知道都是应届生不会要求那么高第三:当有一定能力后,就是坚持了,对于我们这样的学历,没有特别强的履历情况下,就是要抓住提前批和补录的机会,这个时候各方面不会卡的很严,是我们很好很好的一个机会第四:就是运气也是很重要的一部分,不过这个很难去说什么最后祝各位牛友都能收获自己满意的offer😁😁😁
秋招,不懂就问
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01-25 10:54
门头沟学院 大数据开发工程师
数据开发在AI时代的转变,数仓、RAG(检索增强)与 Agent如何支持企业级AI
传统数仓、数据库和分析系统,为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时,就产生了一个全新的挑战:如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中,这一过程通常经历三个关键环节:1. 数仓与数据库:提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG:让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent:将数据能力编排成可执行的任务,实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路,可以发现数据不再只是“给人看的”,而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM:数据“服务对象”的变化在之前的文章中(微信公众号...
AI时代的工作 VS 传...
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