滴滴东软北京研发中心

市场部/管培生/运营岗📖 1. HR初面（电话/视频）：基础筛选，约20分钟 2. 部门主管复试（现场/视频）：专业能力考核，约30-40分钟 3. 总经办终面（现场）：综合评估与岗位匹配度，约20分钟 TL参考：投递→1天内HR面→3天内复试→终面→2-3天出结果 - “简单自我介绍一下” ✅ 重点：突出与岗位相关的经历（如活动策划、数据分析），结合品牌调性（国风、年轻化）举例。 - “你了解霸王茶姬吗？最近的市场热点是什么？” ✅ 必答知识点： - 品牌定位：“原味鲜奶茶”赛道，对标星巴克的“东方茶饮文化” - 爆款单品：伯牙绝弦（年销1亿杯+） - 近期热点：春节翻译争议（Lunar ...

实习研发薪资独一档，一线城市500一天的话还有房补这样算下来500×22=11000+1500=12500，实习生工资每月过万给的太多了，我了解的大厂实习工资都没这价，而且三餐免费三餐吃的也很好，妥妥的天花板，爱了爱了而且hr和运营这样职能实习岗位，在一线城市350一天，这个薪资超过大部分大厂的研发实习工资了不亏是宇宙厂，我的梦中情厂

他也是实习生，与前端同事对接，他给出对于这个问题的想法，前端就只回了一个“？”，或者跟她说修改哪里就只回一个“1”，跟我这个实习同事交流不超过4个字，那个前端也是一个二十三四岁的感觉，笑死了

面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...