大二双非成功拿下字节offer

一、背景 大数据时代，对数据的使用分析频繁，在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算，算力的发展是底层引擎迭代的驱动力；从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型，再到向量化计算优化，一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模，到现在迭代快速的维度建模反范式建模，团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式，都在追求极致的效率。目前，在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描，从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前，在对实体进行历史周...

有人零实习也能进大厂，是因为他们手里有比实习更硬的底牌，高学历背景，985、211的毕业证本身就是一块金字招牌，或者丰富的科研经历，发表过高质量的论文，参与过前沿项目，这些都是能力的直接证明；亦或是那些高含金量的奖项，像ACM竞赛的金奖、Kaggle比赛的高排名，这些都能让招聘官一眼相中，当然，家庭背景硬也是一种隐性优势。总之，没有人能够无缘无故的进入大厂，当然家庭背景很硬也是一种能力

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

之前考研二战，但是感觉有点寄了。现在想找工作了，但是基本上要么是应届校招，要么就是要有工作经历。😫我是ai专业，会python和c++，毕设是深度强化学习，高中 大学也拿了一些编程竞赛奖项。想找个相关的工作。感觉好迷茫，求助大佬们，我现在改怎么办，该怎么努力呢？