tplink 普联 提前批 系统测试

以数据开发为例，sql是重点，我做过三四十家大厂的笔试，十几家大厂的手撕，sql普遍都不会考的特别难，只要掌握基本的联表查询，日期函数，最难可能也就是连续登录了（这个得好好练）就足以应付大多数sql手撕和笔试了。牛客的大厂笔试sql题刷完即可，注意理解除了sql之外，算法仅限于头部的几家大厂会考，大多数中小厂不会考算法手撕的，优先刷完*****一百中等和简单难度的题即可，当然有时间做完一百道更好啦。对于算法，我反正刷一遍隔一段时间不刷我肯定就忘了，最重要的是温故而知新，每天早上拿出一到经典的题做一做，保持手感即可

26测试岗实习，10道类似408的单选多选，10道其他应用类的，第一次面毫无准备基本上瞎蒙，代码题第一题很简单，第二题样例有点怪我一开始三层循环以为是爆内存没过，化简之后还是16%，不知道错哪了

大模型浪潮下，不少26届同学想进军算法岗，却对岗位门槛、工作内容存在信息差。结合大半年实习经验，为大家揭秘真实行业情况，助力暑期与秋招规划。1️⃣大模型核心岗位划分大模型岗位主要分为两大方向：1. 大模型基座：涵盖数据、预训练、微调、对齐、训练/推理架构等工作。2. 大模型应用：包括数据、续训练、微调、对齐、推理部署、Agent、RAG等落地相关研发。2️⃣大模型岗位真实门槛很多人误以为无论文就无缘大模型，实际并非如此，实习与垂直经历比单纯论文更关键。1.基座岗位：学历要求高，基本为本硕双985，或国科大、北邮等强校，部分组要求博士；论文为硬性条件，至少1篇顶会起步，且方向需高度匹配；实习建议两段以上，优先阿里通义、字节豆包、百度文心、DeepSeek等头部机构。2.应用岗位：学历以本硕211及以上为主，是硕士主力赛道；论文非必需，仅为加分项，冲刺高薪计划可补充；更看重实习垂直性，无论文但项目对口，同样能拿到高薪offer。整体而言，求职时经历垂直匹配 > 含金量高低，弱相关经历加分十分有限。3️⃣大厂大模型工程师在做什么大厂大模型工作并非大众想象中整日训模型、写代码，大量时间用于数据处理、评测与沟通。基座组多做小幅度结构优化与实验；应用组99%工作基于开源模型做续训、微调，搭建RAG、Agent系统，核心是调参、优化数据配比、制定自动化评估方案，最终目标是业务落地，能提升线上指标的方案才是有效方案。想入局大模型，不必被论文门槛吓退，找准方向、深耕垂直项目，才是突围关键。

新凯来软开岗强度怎么样？用的技术栈是啥呢，目前已签别的，不知道要不要毁约去新。