求助｜银行科技岗

考试形式：线下机考，分模块独立计时，自动跳转不能回看，超时直接交卷，所以每个模块的时间要卡死。题量时长：综合岗是155题/175分钟。科技岗会额外加试30分钟的计算机专业题。模块分布（按考试顺序）：综合知识：60题/50分钟行测：45题/45分钟英语：40题/35分钟性格测试：54题/20分钟核心特点：综合知识一上来就密度极高，行测计算量超大，英语题量在四大行里排第二，性格测试不计分但会作为面试参考。各模块高频出题点，狠狠背！一、综合知识金融经济（真题必考）货币政策三大工具：法定存款准备金率、再贴现、公开市场操作宏观经济核心指标：GDP、CPI、失业率，财政和货币政策搭配需求价格弹性：富有/缺乏弹性的增收策略，基本必出单选农行特色金融：三农金融、乡村振兴、普惠金融、绿色金融举措会计法律基础会计恒等式、资产负债表核心科目商业银行法、反洗钱规定、消费者权益保护、银行合规风控时政热点近3个月的金融政策、中央经济会议、乡村振兴、数字人民币、绿色金融相关内容。二、行测（农行特色明显，计算为主）数字运算：工程、利润、排列组合、概率、统筹规划，农行必考计算类题型言语理解：主旨概括、细节判断、银行服务类文段阅读判断推理：图形推理（数量/位置规律）、逻辑判断（削弱加强）资料分析：材料全是银行存贷款、普惠金融数据，考点集中在增长率、比重、平均数三、英语40题/35分钟，题量不小，注意控制时间，别在前面纠结太久。四、性格测试54题/20分钟，不计分但面试会参考，按真实情况填就行，别刻意迎合。考前必看：农行企业文化（送分题）这些背了就有分，千万别丢：成立时间：1951年行业地位：全球系统重要性银行，县域网点数量行业第一两大定位：服务乡村振兴领军银行、服务实体经济主力银行三大战略：三农普惠、绿色金融、数字经营使命：面向三农，服务城乡，回报股东，成就员工愿景：建设国际一流商业银行集团核心价值观：诚信立业，稳健行远特色产品：金穗卡农行笔试真的很海，别自己吓自己。从今天开始把上面这些高频点过一遍，企业文化背熟，行测计算练练手感，问题不大。祝大家都顺利进面！

我是去年广州银行笔试考了85过了的，收到通知就没几天了，备考也是很适合今年紧张的时间，今天就给大家讲一下我的备考攻略希望可以帮大家少走弯路拿下考试。一、考情核心笔试总时长120分钟（90分钟笔试+30分钟性格测评），共75题，综合岗与金融科技岗分卷，科技岗加考计算机专业题。笔试小tip1.题目可返回，务必遵循“先易后难”，先拿下行测EPI和综合知识的基础题，难题最后回头琢磨2.双机位要求严格，电脑+手机/平板双设备，手机置于后方45°角，过时间后禁止进入考场，务必提前30分钟到场调试3.交卷限制，每部分作答满10分钟才能提前交卷，验证仅有3次机会，操作前务必确认无误。二、备考方向⭐ 行测EPI行测占50题，是笔试的重.点，分板块攻克。🔹言语理解10题，主打“抓关键词+理逻辑”，主旨题锁定首尾句与转折词，选词填空结合语境辨析，排序题先找首尾句捆绑，快速锁定答案🔹判断推理20题是难点，主盯对称、笔画数规律，逻辑题牢记“肯前必肯后、否后必否前”🔹资料分析10题，核心是熟公式、练速算，牢记增长率、比重计算公式，把截位直除练到熟练，正确率务必冲80%以上，这是稳分基本盘🔹数量关系10题，不贪全对，只抓数字推理的基础规律和简单数学运算，难题直接跳过，不浪费半分宝贵时间。⭐ 综合知识综合知识25题，是拉开分值的关键，性价比高。金融知识是重中之重，看宋鸣飞，死磕商业银行运营、货币政策、信贷业务、监管要求与三性原则，经济部分记牢供需理论、宏观指标、财政货币政策，理解为主、背诵为辅。了解记忆广州银行本地定位、大湾区业务布局、绿色金融特色及行史要点等，这类题不用复杂计算，背了就能得分。⭐ 性格测试性格测试不计分，不用刻意准备。核心原则就三点：前后答案一致，不选过于绝.对的选项，整体风格贴合银行“稳重、合规、严谨”的职业形象，正常作答就能稳过。三、考前冲刺1、最后几天，别盲目刷题。优先复盘行测错题，把资料分析的速算技巧练到熟练2、提前1天备好草稿纸，反复调试双机位设备，熟悉考试流程。3、笔试时合理分配90分钟时间，每板块预留5-10分钟检查，遇到难题果断跳过，别因小失大。

蚂蚁国际 - AI风控 暑期实习一面 60min问八股：1.介绍一下transformer架构，它解决了rnn和cnn哪些无法解决的问题？2.怎么理解词与词之间距离的概念？为什么大模型需要知道这个距离？3.transformer的核心机制是什么？能不能用一个具体的例子串一遍里面所有概念？4.你提到的QKV能不能具体讲一下？它的核心作用是什么？5.模型层叠加之后会出现什么问题？我们要引入什么机制去解决这个问题？6.传统的残差机制会有什么问题？现在业界有没有提出一些新的解决方案？7.现在业界有很多先进的大模型，有些是7b，有些是325b，这个b的概念是什么？我们在做模型选择的时候怎么选？8.对于不同的细分领域，能不能讲一下你对现有的模型厂商他们参数量选型的了解？9.现在给你一个场景，比如说我们做ai coding，你会怎么去选择参数量？10.对话型模型和推理型模型之间的区别是什么？分别适用于什么样的场景？11.简要的介绍一下engine、sub engine、skill、mcp这几个概念，他们的用途是什么？在代码开发过程中分别用来解决什么问题？12.在开发过程中，多轮迭代会话后工程越来越难以维护，你有没有什么好的建议？13.对于上下文工程的最佳实践，常用到的一些技术或者解决方案都有哪些？14.目前这个体系还很复杂，有没有现成的东西来辅助我？有没有了解现在开源社区很火的一些解决方案？问实习：15.聊一下实习期间你遇到最困难的一件事，这件事你是怎么解决的？得到了一个什么样的效果或结果？16.为什么你会选择lsp这个方案？你是怎么找到和评估这个方案的？17.如果说进一步提升的话，你觉得还有什么方向可以改进？让你现在再做一遍的话你是否会选择重新设计？无手撕18.反问3.23面的，3.28收到感谢信，被老东家拷打麻了

为啥现在自认为match的还是已读不回，简历都用ai一个项目一个项目的匹配jd了，还是不行，还是一看简历就已读不回