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小寻宝
2025-10-29 13:43
电子科技大学 测试开发
发布于陕西
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听说牛友很会选offer
字节,测试开发(TT)
网易,游戏测试开发(YJWJ)
请问,游戏测试开发岗位和软件测试开发岗位哪个更好一点?
#秋招#
#测试开发#
#offer帮选#
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程序员花海
复旦大学 Java
软件测试就业方向更广呢 不要去选公司 还是应该具体到某一个组 同一个公司不同组之间差距很大的
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发布于 2025-11-23 13:15
上海
小浪_Coding
门头沟学院 测试开发
字节
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发布于 2025-10-30 20:02
广东
失败丁真
网易游戏_测试(准入职员工)
字节
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发布于 2025-11-11 12:23
天津
爱读书的鸽子很讲义气
燕山大学 测试开发
永劫无间?
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发布于 2025-11-03 17:21
河北
已注销
网yi要倒闭了感觉
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发布于 2025-11-03 08:41
广东
CARLJOSEPHLEE
蚂蚁云创数字科技(北京)有限公司_测试开发工程师(实习员工)
网易。
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发布于 2025-11-01 08:14
北京
zero0517
门头沟学院 安卓
字节薪资更好,网易相对轻松一点
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发布于 2025-10-31 22:42
北京
拾一个贰
门头沟学院 测试开发
佬 tt你base哪里
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发布于 2025-10-31 21:34
广东
饿魔
门头沟学院 运维工程师
建议字节
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发布于 2025-10-31 14:45
四川
系统编号9527
成都理工大学 测试开发
佬知道字节多久开奖吗
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发布于 2025-10-31 13:58
四川
找工小学弟
门头沟学院 测试工程师
字节测开
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发布于 2025-10-30 14:24
辽宁
热爱生活的小白菜在努力
西南交通大学 Java
码
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发布于 2025-10-29 14:40
四川
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昨天 14:21
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面试官:为什么99%的项目,其实都不适合做微调
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...
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01-27 19:52
字节跳动_AiCoding_AI应用全栈开发工程师(准入职员工)
浅浅分享一下近况
最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:
和优秀的人,做有挑战的事
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02-03 11:12
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02-16 10:50
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