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口香糖_
2024-05-20 11:46
东南大学 Java
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hr面后从等待面试结果变成面试中
淘天hr面泡了一个月池子,最近两天面试状态从等待面试结果变成面试中是不是寄了😭😭😭😭
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牛客494420577号
C++
我也是业务技术,昨天打电话说没hc了给转部门了
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发布于 2024-05-25 20:14
北京
SimbaAXin
门头沟学院 Java
我也是这个情况
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发布于 2024-05-23 16:10
北京
菜狗点子
南京大学 Java
是不是加面
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发布于 2024-05-20 12:13
江苏
G0a7King
阿里巴巴集团_后端开发
我也是
不知道啥情况
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发布于 2024-05-20 12:10
广东
瓜皮废物
门头沟学院 前端工程师
感觉是有了,我刚刚看我面试中直接变流程结束了
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发布于 2024-05-20 12:03
湖北
犇森
华南理工大学 后端工程师
佬啥部门
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发布于 2024-05-20 11:48
广东
暂无评论,快来抢首评~
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04-24 15:02
门头沟学院 后端工程师
转码选手的寻找暑期实习之路 - 闲聊没有面试的日子
从3月份到现在,真的感觉这段时间度日如年 首先当然是猛猛的刷力扣、在牛客看面经、背八股,复盘;然后就是学习一些agent开发的相关知识,感觉传统后端之后的发展不是很好啊( 害,其实更多的还是有点焦虑,Codex、CC、Cursor那么厉害,以后还要我做什么? 不知道大家怎么看!投了那么多,面了那么多,感觉自己的面试能力确实有点进步,也拿到了第一个携程的oc 接下来就看看自己能否再冲击一下BAT了也希望各位牛友们能拿到适合自己的offer! 想到哪里写到哪里,hhhh,毫无逻辑(#牛客AI配图神器#
没有面试的日子里,你在做...
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04-22 18:08
门头沟学院 Java
⭐3k Stars!这个完整开源的RAG项目,适合所有AI求职者复现
还在简历上写“了解RAG原理”吗?今天推荐一个能让你真正做出一个完整RAG产品的硬核项目——rag-web-ui。https://github.com/rag-web-ui/rag-web-ui它不是一个教程,而是一个功能完整的智能问答系统,拥有漂亮的前端界面、完整的后端服务和数据库。把它复现一遍,你的简历和面试能力能提升一个档次。📌 这个项目是什么?rag-web-ui 是一个基于RAG(检索增强生成)技术的智能对话系统。简单说,你可以上传自己的文档(PDF、Word等),然后它会像一个懂这些内容的专家一样,回答你的问题,并告诉你答案来自文档的哪里。项目地址:https://github....
哪些AI项目值得做?
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03-07 20:50
中国科学技术大学 Java
今年字节实习来了波大的
刚刷到字节跳动官方发的消息,确实被这波阵仗吓了一跳。在大家还在纠结今年行情是不是又“寒冬”的时候,字节直接甩出了史上规模最大的转正实习计划——ByteIntern。咱们直接看几个最硬的数,别被花里胡哨的宣传词绕晕了。首先是“量大”。全球招7000多人是什么概念?这几乎是把很多中型互联网公司的总人数都给招进来了。最关键的是,这次的资源分配非常精准:研发岗给了4800多个Offer,占比直接超过六成。说白了,字节今年还是要死磕技术,尤其是产品和AI领域,这对于咱们写代码的同学来说,绝对是今年最厚的一块肥肉。其次是大家最关心的“转正率”。官方直接白纸黑字写了:整体转正率超过50%。这意味着只要你进去了,不划水、正常干,每两个人里就有一个能直接拿校招Offer。对于2027届(2026年9月到2027年8月毕业)的同学来说,这不仅是实习,这简直就是通往大厂的快捷通道。不过,我也得泼盆冷水。坑位多,不代表门槛低。字节的实习面试出了名的爱考算法和工程实操,尤其是今年重点倾斜AI方向,如果你简历里有和AI相关的项目,优势还是有的。而且,转正率50%也意味着剩下那50%的人是陪跑的,进去之后的考核压力肯定不小。一句话总结: 27届的兄弟们,别犹豫了。今年字节这是铁了心要抢提前批的人才,现在投递就是占坑。与其等到明年秋招去千军万马挤独木桥,不如现在进去先占个工位,把转正名额攥在手里。
喵_coding:
别逗了 50%转正率 仔细想想 就是转正与不转正
字节7000实习来了,你...
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03-25 11:15
中山大学 Java
简历求拷打
0实习,boss沟通了快一千个,就一个面试,求问问题出在简历还是招呼语呀?招呼语是:Boss您好,我对您发布的职位非常感兴趣,可以把简历发给您吗?
烂Java害人一生:
你这肯定招呼语有问题啊 快改了
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04-21 14:33
北京邮电大学 Java
别再调 API 就说自己会 RAG 了,看看真正的企业级 AI 智能体长什么样
AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发,现在面试官张口就是:RAG 怎么做的?Agent 的执行链路是什么样的?你的检索策略是怎么设计的?会话记忆怎么控制 Token 成本?这些问题已经不是加分项了,而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是,大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据,让大模型吐一段话,截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅:文档怎么切的?检索召回率低怎么办?幻觉怎么控制?一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统,中间差的不是几行代码,...
AI项目实战
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