Top百亿量化私募 开放：ai算法研究员

先说一下体型，23道不定项选择115分，5道填空25分，2道编程40分，最后是游戏问答题20分，一共两百分首先选择题由408组成，或则简洁的说，都是408基础必考点，比如TCP的拥塞控制的一些机制，OSI的具体模型，考的比较详细，数据结构简单点，就是链表和顺序表的一些区别。操作系统就是死锁这一部分，反正也不算太难。然后就是计组，考了一个补码，还是简单的。但是我是C++,他问了一道GO的题，然后又问了一道python,python简单，但是GO就是纯蒙。填空题，第一道给你一个结构体，然后用Size()函数，算这个结构体对象一个占多少字节，还是OK的。然后问了TCP,UDP，HTTP的英文全称，还...

现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。

开了50k*15+15w签字费！背景双9，岗位是推广算法，base地在上海。城市也比较喜欢，可能会比较累，但是也觉得值了！

最近复盘实习经历，越来越觉得：决定一份实习含金量的，从来不是你活干得有多快，而是你从Leader和Mentor身上“压榨”出了多少认知。很多同学（包括刚开始的我）都容易陷入一种“学生思维”：被动地等着分配任务，做完交差，不敢多问，生怕打扰领导。殊不知，高产出的核心在于“高频互动”与“深度对齐”。关于如何围绕Leader和Mentor做更有价值的产出，分享几点我的心得：1. 对Mentor：从“问怎么做”进阶到“问为什么”Mentor通常是手把手带你的师兄师姐，是你的引入人。 低效沟通： 遇到卡点直接问“这个怎么弄？”，mentor教你做完，你就丢群里不管了。 高产出策略：主动发起同步： 如果在...