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居1然
2024-10-29 18:29
门头沟学院 算法工程师
发布于安徽
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快手直播推荐发意向了吗
想问问大家快手本地生活/直播推荐部门发意向了吗,HR说一个都没发
,感觉不太真,有收到意向的uu吗
引流 腾讯 美团 快手 百度 字节
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goodMoney
太原理工大学 Web前端
+1等结果
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发布于 2024-11-25 17:39
北京
牛客717299380号
西安电子科技大学 前端工程师
那他有没有说什么时候发😂
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发布于 2024-10-29 21:22
陕西
接接接offer好运版
门头沟学院 Java
最后结果出了吗
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发布于 2025-11-06 21:19
上海
牛客441108143号
门头沟学院 算法工程师
楼主现在什么进度啊
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发布于 2024-11-22 17:18
北京
青岛下小雨
中国海洋大学 算法工程师
问了hr 说要11月了,周五收到了人才测评
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发布于 2024-11-03 13:42
山东
牛客638069396号
中国音乐学院 C++
用本地生活,m
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发布于 2024-10-29 23:20
重庆
暂无评论,快来抢首评~
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昨天 15:38
广西大学 算法工程师
百度智能云 Agent 开发 暑期一面
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AI-Agent面试实战...
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04-21 11:13
哈尔滨工业大学附属中学 算法工程师
追觅面试
技术面的人敲打细节很无聊啊 之前做的一个项目被说 经常因果分析 说你的一个小项目和大模型 然后就搬出什么qq的logo是企鹅是产品有研究的。我说拜托这种东西不都是别人成功后才被推敲的吗,没成功谁会知道qq是企鹅还是什么。然后面试的就自信的说自己能说出qq和国外所有通讯软件的优劣势和区别借此来打压我的项目论证其产品和市面上大模型的无差别处。我说一个小项目肯定是会和市面上很多功能有相同的,真这么扣的话为什么你比我大这么多早二十年做出qq的不是你而是你在这里抓着我的项目显示你产品功力的优越感
查看3道真题和解析
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04-24 11:10
已编辑
荆州职业技术学院 Java
暑期完结!
本人bg双非➕百度实习,经过漫长的两个月在职求职,暑期终上岸字节,在这里感谢节子收留以下是一些timeline:3.5 米哈游一面 凉3.10 字节飞书一面 凉3.17 腾讯teg一面 凉3.17 京东支付一面 凉3.25 字节国际化广告一面 几天后告知过4.7 腾讯数据计算平台一面秒过4.8 字节国际化广告二面 面完秒挂秒捞4.9 美团一面 凉4.9 腾讯数据计算平台二面完到hr面,泡了几天一直没约hr面然后流程结束,这是最难受的一个4.13 字节国际化一面秒过4.15 快手主站一面挂4.17 字节国际化二面面完过一会告知通过4.23 字节正式offer从以上总结早期准备的实在不足,对于八股对于简历上实习内容准备的都不够充分,所以许多倒在了一面,后面面着面着才慢慢进入状态,可能也由于在职面试的原因吧,一边上班一边复习实在痛苦,本来想着找不到就继续赖着百度,其实到最后活也不想干,面试准备的也不充分,也算给自己一个教训吧,最好时时刻刻准备好面试的状态,八股算法不能停,祝🐮友暑期也一切顺利!
励志成为双港第一ja...:
太强了大佬,我想问一下如果在职的话怎么面试啊
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04-18 08:17
西安邮电大学 golang
在没有保底时拒了百度,但我赌赢了字节
现在回看当时的决定,半个月前放弃百度offer的自己,真的很勇敢。当时距离入职百度只剩5天,身边所有人都在劝我:“稳一点,先去百度吧。” 但只有我清楚,我想要的不只是“还不错”。于是我咬咬牙,拒掉了offer,决定全力all in暑期实习。其实我也不是一时冲动——三月底我就已经把面试准备得比较充分了,只是求职之路哪能顺风顺水?当时在走的流程因为匹配度不够挂掉了,好在面评还不错,我也早就做好了打多轮复活赛的准备。也许是命运垂青这份勇敢,我在第二次字节复活赛就成功上岸了。很多人眼里的“孤注一掷”,从来都不是盲目冒险。面临和我一样纠结的同学,不妨拼一把,去争取自己真正想要的东西。但也想认真说一句:能拿着保底找工作当然是最好的。我当时的情况是三月几乎没有其他面试机会,这个offer必须四月初到岗,而四月的面试机会反而更多,保底对我来说其实已经没什么缓冲作用了,所以我是充分权衡后才做出的决定。大家千万别盲目学我直接拒掉保底,一定要结合自己的情况慎重考虑呀。
elliot19:
高手拒了还有offer,像我这种菜鸡百度永远卡复筛,根本没有offer
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04-22 16:50
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法 三面
1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick?答案:现在 LLM 落地里,很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶,区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏;第二步是做数据闭环,把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集;第三步是做推理侧优化,比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错,这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...
AI-Agent面试实战...
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