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小仙鹤
宁波财经学院 运营
发布于上海
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@麻薯浆:
24实习-天美游戏策划面经
第一次写面经,之前几次面试都是自己总结,没总结出个所以然来,但是能让自己更有底气。去年参加了腾讯的策划公开课,魔方的班,最后面试的策划培训生岗位也是魔方,录完云证hr面挂(很离谱,hr面的压迫感和专业性都很强,和预期完全不同);春招和一位hr沟通了一下,她可能帮我捞了简历,总之最终被天美捞了,岗位是游戏策划没有细分。个人情况是c9本,专业不对口,打过一次长线游戏比赛,加上公开课一共两个独立游戏项目,没有gamejam经历;游戏经历写的跟腾子不太沾边(对不起腾子)。面试官迟到了15min,迟到10min的时候找了校招官网的电话申诉;打来电话后面试官那边的音质很糊,总共面了45min问题如下:1.自我介绍-基础情况+项目和实习经历+游戏经历,引导面试官问自己常玩的游戏2.专业不对口,为什么来做游戏策划?(经典问题)-热爱游戏+项目经历验证兴趣+专业能力迁移追问:哪些能力能够应用在游戏策划工作中?-数据分析、对用户需求的洞察追问:举例说明你在面对一个上线运营的游戏中关注哪些数据3.挖简历,从两个游戏项目中选一个介绍一下-选择了自己担任主策的项目,简要总结了游戏类型、主要玩法和世界观追问:你在简历中提到自己设计了全部的关卡,你如何编排关卡和设计关卡难度?有没有自己的方法论?追问:你在这个项目中最大的收获是什么?4.从最近玩的游戏(xb2、农、粥)中选一个,分析你认为设计的最好的功能或模式-选择粥的危机合约(后来发现面试官可能是农的策划,逃过一劫.jpg),简要介绍危机合约的玩法追问:这个模式有哪些优点,给你的启发是什么追问:危机合约的标签包括哪些种类、如果你来设计标签你会如何设计?5.对游戏行业的分工是否了解、对游戏策划工作的细分是否了解追问:你会选择哪一个细分岗位?你是否了解这个细分岗位的职责?6.想去的项目组、如果被分配到了不想去的项目组你会怎么办7.问可实习的时间8.反问(收到的回答非常详细且全面,一听就是在标准化运营下七八年的游戏,受益匪浅;推断面试官来自moba类项目)面试官人比较好,虽然没有引导深入思考,但是问的问题也不算刁难,比之前在魔方的两位策划都认真的多;但是迟到和设备问题还是让我前期心态有一点点受影响,好在之后进入了熟悉的领域能及时调整回来面完三小时官网更新一面通过,希望二面顺利
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05-13 15:10
已编辑
黑龙江大学 Java
从java跑路做ai了
先交代背景,方便判断这篇文章对你有没有参考价值。学历方面,我是专升本加双非硕,妥妥的简历筛选劣势户。研究方向是多模态的一个子任务,有两篇论文,一片ccf-c,一篇ccf-b长文oral,和 AI 有一定相关度,但不算严格意义上的"科班 AI"。原技术栈是 Java 后端,基本就是市面上最常见的Spring全家桶。转型节奏上,研二下大约五月份开启第一段实习并开始冲 AI 岗,前后两段实习共约 10 个月。最终结果是春招拿到了大中小厂多个 offer,进我个人offer决赛圈的有 8 家,最后成功上岸 AI 应用开发岗。学历不占优、秋招考虑到学历不占优势就没有参加,全押在春招。...
创作小队长:
看到专升本+双非硕,我就知道,此事没那么简单
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05-14 21:09
鱼鸢网络_CEO
微信面试官:“你有 CLI 开发经验么?” 我怒了:“这年头大厂还做这个?不优化下存储空间吗?”
大家好,我是程序员鱼皮。 最近不知道大家有没有注意到,互联网大厂的风向又变了。 Google 率先开源了 Workspace CLI,紧接着短短一周之内,飞书、钉钉、企业微信不约而同地在 GitHub 上开源了自己的 CLI 工具。 一时间,CLI 这个计算机世界里最古老的交互方式,突然又火了。 奇了怪了,CLI 不就是黑不拉几的命令行窗口吗?都什么年代了,各大厂不去卷更漂亮的界面,反而集体开起了倒车? 这篇文章,我会依次分享: 什么是 CLI? 怎么用 CLI? 为什么大厂都在卷 CLI? 有哪些 CLI 开源项目? 怎么自己做个 CLI? 一次性把 CLI 给你讲明白,建议收藏~ ...
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04-09 10:28
北京邮电大学 golang
HR说1面2面可以使用ai,是我想的不会的可以用ai搜吗
RT,不是很好意思直接问HR
二十岁的编程男神王大...:
什么公司邮电爷
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05-11 00:34
已编辑
Wide Bay Institute of TAFE 测试开发
离职了,唉!真的好累,上个月一个月白天上班,晚上熬到1.2点写毕业设计。上班压力也大,感觉自己责任心太重了,给自己加的压力就大了。想好好躺平休息,又担心没工作,唉😮💨!加油吧!
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05-11 11:59
三江学院 C++
AI Agent面经 10(持续更新)
Q1:大模型是怎么让生成的文本丰富而不单调的呢?答案:从训练角度来看:基于Transformer的模型参数量巨大,有助于模型学习到多样化的语言模式与结构;各种模型微调技术的出现,例如P-Tuning、Lora,让大模型微调成本更低,也可以让模型在垂直领域有更强的生成能力;在训练过程中加入一些设计好的loss,也可以更好地抑制模型生成单调内容;从推理角度来看:基于Transformer的模型可以通过引入各种参数与策略,例如temperature,nucleus samlper来改变每次生成的内容。Q2:什么情况用Bert模型,什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型,咋选?答案:Bert 的...
大模型、Agent面试八...
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