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微光子
2024-04-12 10:26
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东北大学 Java
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美团二面
美团二面纯聊天是什么情况
,(一面答的不错)
更新 今天发offer了
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起一个响亮的名字吧____
东北大学 Java
我也聊天局,排序挂😅
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发布于 2024-04-11 15:38
辽宁
xiaolihuamao
腾讯_后台开发
说明稳了,马上offer外卖送到家门口
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发布于 2024-04-10 23:04
广东
奔放的乌龟这就开摆
北京理工大学 Java
哥们我也金服要二面了,一面他问你的啥呀
1
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发布于 2024-04-20 00:52
北京
饿了就捡垃圾吃
武汉理工大学 Java
老哥一面啥时候面的
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发布于 2024-04-11 07:52
湖北
lxylxy_
字节跳动_抖音互娱_前端工程师
确实是是这样的 轻松愉快
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发布于 2024-04-10 22:59
湖北
人才池是我家
东南大学 Java
啥部门呀
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发布于 2024-04-10 22:50
江苏
难绷哥们
门头沟学院 Java
一面就开始聊,二面聊完没下文了😅
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发布于 2024-04-10 22:24
四川
求对象的王老五很豁达
National University of Singapore 算法工程师
+1
二十分钟就结束了,之后一直没消息
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发布于 2024-04-10 22:16
新加坡
暂无评论,快来抢首评~
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03-25 09:23
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HR面一命速通
公司的面试流程一般是笔试—技术面试—hr面试,在大部分应聘测试工程师这种技术岗的应聘者理解中,通常认为通过技术面试了,后面的hr面试基本就是走流程过形式。也正因如此,我们习惯性地把精力投入到技术面试,而忽略了人事面试。 为什么面试感觉不错,可后来一直没有回音?也许这就是问题所在。 以下凭个人经验给大家总结一下人事面试的一些技巧,希望对于你的求职之路能有帮助。——HR面试基础问题准备—— 大部分的HR不会问你岗位专业问题,有一句话是说技术面试看你做事,人事面试看你做人。无非是看你的沟通能力、性格、企业忠贞度、对岗位的热情等。以下列举一些常见的面试问题及回答指导。1、上家公司为什么离职? 离职原因...
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03-24 09:20
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美团 无人车项目部 一面
日期:2026.3.23时长:约50mins面试官:算法工程师(应该是吧)面试岗位:决策规划实习生(日常实习)工作地:北京内容1 自我介绍2 实习经历询问3 项目询问不算特别深,但各个都问了4 手撕lc 102 二叉树层序遍历 核心代码模式5 反问i. 是否有改进点a 挺好的,没有特别的改进点ii. 项目部组织架构是什么样的?a 可以大体分为高精地图和高精地图之外的(不好判断,第一次问这样的问题)iii.后续如果我入职,您认为我会遇到的最大的困难是什么?a c++,部署到实车上会需要c++,平时还是用python做训练。iv.目前项目部的实车资源如何?a 目前是这样的,我们基本上一周……,然后第二周会部署到xx台测试车上进行测试,然后第三周会部署到xx台实际运营的车上进行测试。实际运营的车的数量在xxx台左右。v. 目前商业化和业务发展如何?a 主要业务围绕xx展开。(追问:不做个人业务?比如外卖? ---》 不做)vi.如果今天的面试通过了,后续大概还有几轮面试?预计在多长时间内完成?a 业务面一轮,hr面一轮。需要看双方时间,一般在1-2周内完成。总体过程感觉还挺不错,相比于难的很的暑期实习笔试,还是挺好的。
查看9道真题和解析
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03-21 21:26
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北京体育大学 测试工程师
自动化测试用AI来做的小方案
#把自己当AI,现在最消耗你token的问题是什么?#https://developer.chrome.com/blog/chrome-devtools-mcp-debug-your-browser-session?hl=zh-cn谷歌把调试模式打开chrome://inspect/#remote-debugging配上mcp{ "mcpServers": { "chrome-devtools": { "command": "npx", "args": [ "chrome-devtoo...
烤点老白薯:
哇哦写的不错 我也试试看
测试开发知识汇总
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03-25 19:11
华中科技大学 机电工程师
求痛批简历
简历求痛批,po主本硕中九,之前是做传统机械臂的规控出身,一段小厂的传统规控,一段京东的具身操作,面向业务总共两个项目,一个是分层规划模型,一个是类人形机器人的端到端训练。po主现在想着能不能去别的厂做业务方向的大模型应用,暂时投不到别的大厂的具身部门了,暑期也不太想去初创了。
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03-30 23:54
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1. 介绍一下你做过的一个项目2. 打分模型设计思路是什么打分模型本质上是在多个候选里做排序,重点不是绝对分值,而是相对顺序。设计时先要明确标签来源,如果是检索系统里的重排,一般可以来自人工相关性标注、点击日志、停留时长、复制行为、是否继续追问等;如果是生成答案质量打分,还会加入事实一致性、格式完整性、引用正确性这些目标。特征上通常会混合语义特征和业务特征,比如 query 向量、doc 向量、交叉编码器打分、文档时效性、来源可信度、标题匹配度。训练时常见有 pointwise、pairwise、listwise 三种。pointwise 简单,适合做基础版本;pairwise 更符合排序本质...
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