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在求职的火龙果很内向
02-04 21:43
发布于黑龙江
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找合租舍友
有没有年后要去momenta北京实习的,或者附近实习的也行,一起合租个房子,本人男。希望舍友不抽烟或者愿意抽烟之后微微开窗风,因为我尼古丁过敏,不好意思。
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电子科技大学 Java
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发布于 02-11 15:48
四川
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02-28 01:39
门头沟学院 Java
不知道java春招投递哪些公司?这篇就够了!
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03-05 15:31
山东大学 嵌入式软件工程师
昆仑万维内部信:AI编程能力纳入绩效考核,实行末位淘汰
写了这么多年代码,最近第一次明显感觉到:AI已经不再是锦上添花,而更像是一条“生存线”。看到一条新闻,说昆仑万维发了内部信,技术体系要全面推进AI化升级。公司统一给技术人员开通OpenAI Codex和Cloud Code账号,每人每月100美元额度。从普通开发到技术线CTO都必须使用,没有豁免,还被直接纳入绩效考核,要求开发效率至少提升50%,甚至和末位淘汰机制挂钩……说白了:不会用AI,不只是慢一点的问题,而是有可能被时代甩下车。但换个角度看,每月100美元的额度其实也不算宽裕。如果是高频写代码、长期跑Agent的那种用法,稍微用得勤一点很快就会耗光。公司确实在推动效率升级,但从投入规模来看,多少还是带着一点试探的意味。不过无论如何,这件事至少让人看清一件事:代码能力的定义正在变化。未来真正拉开差距的,未必是谁写得最多,而是谁更擅长把AI变成自己的生产力。
AI求职实录
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03-16 10:48
门头沟学院 大数据开发工程师
AI × 湖仓:Paimon + Embedding + RAG 构建 AI 数据平台架构
前言随着大模型在企业中的应用越来越广,一个新的问题逐渐出现:企业的数据、文档、日志、知识库,如何被 AI 理解?很多同学第一反应是:建一个向量数据库把文档做 Embedding然后做 RAG 问答但实际落地时会发现很多问题:企业数据来源复杂(数据库 / 文档 / 日志)数据持续更新向量库无法管理数据版本embedding 重建成本高数据治理与权限体系缺失因此越来越多公司开始构建 AI 数据平台。一种非常典型的架构就是:Paimon + Embedding + RAG(湖仓存储 + 语义向量化 + 检索增强生成)AI 数据平台整体架构暂时无法在飞书文档外展示此内容数据接入企业的数据来源非常多,例...
数据人的面试交流地
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03-11 11:14
已编辑
华南理工大学 引擎开发
萨罗斯二面面经(已挂)
引擎开发日常实习大三引导思考的一集c++这个是上次面试的面评留下的内存对齐匿名函数获取成员对象项目拷打我的项目的延迟管线流程矩阵变换(非常详细)gbuffer格式gbuffer优化渲染管线优化(这个纯是我的天马行空)前向渲染光源计算怎么优化(发散题)遇到什么困难,怎么解决闲聊:)玩啥游戏,学校的专业课是咋样的,为啥选这个,自学的图形学还是学校学的总的来说,个人感觉这个面试官也蛮有水平的,我的思考都是被他牵着走,(甚至评价我的思考有点太“前沿”),感觉不赖这次,不过往往觉得行那就是不行,不行就是行(比如一面😭)求求了😿3.11更新,疑似kpi,有个人也是一面一坨也给二面,估计是批发二面刷kpi😓
查看13道真题和解析
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03-07 11:46
上海交通大学 算法工程师
拿互联网大厂 Offer,其实只有三件事
很多同学在准备找工作时,往往会陷入一种很努力但没有结果的状态。每天刷题、投简历、看面经、背八股,忙得不可开交,但最后面试结果却并不理想。其实从结果来看,拿到互联网大厂 offer,本质上只有三件事:方向定位 → 简历优化 → 面试复盘如果把这三件事做好,拿到 offer 的概率会显著提升。而很多同学的问题,其实就出在这三步没有做好。一、方向定位:最重要的事情只有一件在所有准备工作中,方向定位是最重要的一步。很多人找工作时的问题是:今天准备算法岗明天看看产品岗后天又去投数据分析看起来很努力,但其实效率非常低。因为不同岗位需要准备的内容完全不同:比如:算法岗项目深挖模型原理算法基础手写代码产品岗产...
运营必备题库
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