智元机器人面经

1.自我介绍2.实习期间的管理工作是管理的什么3.管理过什么，有什么动作4.软件的生命流程5.写完用例到执行还要干什么，没有其他的环节吗6.没有跟研发和产品去评审用例吗7.在需求讲解的时候，作为测试，你应该思考哪些问题8.你提交的缺陷有什么印象深刻的9.这个bug是怎么解决的10.自动化框架是搭建还是维护，有哪些目录层级11.你对自动化框架优化了哪些部分是怎么做的12.开发到测试这个项目都在做，你说一下springboot有什么优势13.Postman的单接口和多接口怎么测试14.借助弱网测试进行系统优化这个你是怎么解决的15.递归没有终止条件，最可能导致的结果是什么----------栈溢出...

大模型浪潮下，不少26届同学想进军算法岗，却对岗位门槛、工作内容存在信息差。结合大半年实习经验，为大家揭秘真实行业情况，助力暑期与秋招规划。1️⃣大模型核心岗位划分大模型岗位主要分为两大方向：1. 大模型基座：涵盖数据、预训练、微调、对齐、训练/推理架构等工作。2. 大模型应用：包括数据、续训练、微调、对齐、推理部署、Agent、RAG等落地相关研发。2️⃣大模型岗位真实门槛很多人误以为无论文就无缘大模型，实际并非如此，实习与垂直经历比单纯论文更关键。1.基座岗位：学历要求高，基本为本硕双985，或国科大、北邮等强校，部分组要求博士；论文为硬性条件，至少1篇顶会起步，且方向需高度匹配；实习建议两段以上，优先阿里通义、字节豆包、百度文心、DeepSeek等头部机构。2.应用岗位：学历以本硕211及以上为主，是硕士主力赛道；论文非必需，仅为加分项，冲刺高薪计划可补充；更看重实习垂直性，无论文但项目对口，同样能拿到高薪offer。整体而言，求职时经历垂直匹配 > 含金量高低，弱相关经历加分十分有限。3️⃣大厂大模型工程师在做什么大厂大模型工作并非大众想象中整日训模型、写代码，大量时间用于数据处理、评测与沟通。基座组多做小幅度结构优化与实验；应用组99%工作基于开源模型做续训、微调，搭建RAG、Agent系统，核心是调参、优化数据配比、制定自动化评估方案，最终目标是业务落地，能提升线上指标的方案才是有效方案。想入局大模型，不必被论文门槛吓退，找准方向、深耕垂直项目，才是突围关键。

笔者自己也是校招生一路走过来的，以前一直觉得“我准备得挺充分”，当了面试官才发现：很多操作在面试官视角里其实是明扣分，而且扣得很稳定。这篇就聊两块：简历怎么写更像“能干活的人”、面试怎么答更像“真懂而不是背的”。最后也欢迎投简历/互相内推。一、简历注意点：技术简历别写成“个人介绍PPT”1）技术简历里不要加与技术无关的信息比如：身高体重、与岗位无关的兴趣爱好、泛泛的社团活动组织经历等。（除非你写得出很硬的量化成果，并且岗位确实看重这些。）技术岗简历最值钱的是三样：技术栈、项目产出、个人贡献。其余内容多了只会稀释重点。2）慎用“熟悉/精通/掌握”等词尤其是面试官也熟的领域（JVM、MySQL、R...

本人双非本科，26应届生去年大四开学一直在实习，上个月结束了第二段实习，到现在准备春招，还没有找到工作，很焦虑，想想我到底还应不应该做这计算机这行了，上一段实习也是用Python 写代码，代码也不是我写的，在公司都用Gemini 3pro写，不太想找java的工作，我更对数据库的，Python 数据处理的感兴趣，我本身也是数据科学大数据技术专业的，现在就很困惑，有没有大佬给我解解惑