大家好，我是阿术。上一个文章提了，我在研二找实习的时候的拿到了阿里云和蚂蚁的 offer，这篇文章详细聊聊是怎么拿下这两个 offer 的。主要分为以下几个方面：个人准备招聘信息获取笔试面试个人准备我们这个专业技术岗一般就是开发和算法，算法薪资高一些，但是要求也高，普遍需要论文，我虽然也有，但是内容偏传统，不是机器学习算法，而且我们实验室主流的找工作方向都是开发，所以我也就按照开发岗的要求来准备。开发岗在笔面考察上就是项目、八股和算法。项目。读研时做过一些质量还不错的横向纵向，所以我就没有花精力另外准备项目，在实验室项目上改巴改巴就完事了。所以如果大家实验室做过一些质量还行，技术栈也匹配的项目...

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

前几天出门玩去了回来后听从建议，删除了一些把握不住的内容，优化了简历语言表达，加了点量化数据，顺手把放上去项目的readme补充了一点仅仅找个实习来说，我感觉这个简历方向应该没什么问题了，希望前辈们不吝赐教还有一些想了解的细节问题:1.暑期实习和日常实习？如果不all in转正，只是为了秋招准备简历上有个实习，那两者有什么区别2.算法真的是突击hot100就够了嘛，我目前一道算法题没做过，才正准备开始做能不能直接爽爽背

2023年，开源模型刚刚多起来的时候，上手AI做的最多的事情就是微调，那会儿我有一张3090，就足够微调GLM2-7B或者Llama2-8B的模型了，网上还有很多的教程，教你怎么找数据集、怎么构建数据集，怎么微调大模型。仿佛只要学会了微调，我就一脚踏进了大模型工程师的门槛。包括到现在，很多客户一开始就说：“我们要微调一个自己的模型，网上都这样说的。”然后14B也好，32B也好，拉一堆行业数据往里塞，觉得这样才算构建核心壁垒。但连续了解几个项目之后，我现在的结论很清晰：对大多数做AI应用的团队来说，微调就是个坑。甚至面试的时候也会出现这个问题：为什么不建议微调？到现在网上还有很多新发的教程，一张...