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匿名牛油
01-15 13:29
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于广东
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offer帮选,要入客户端吗
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n*16
1/2
学历
2026 | 其他 | 校招
公司
百度
岗位
ai infra
地点
上海
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训练推理优化
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「百度」
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2026 | 其他 | 校招
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「拼多多」
薪资查询
百度的业务更好而且wlb,多多的总包比百度多20+但是客户端,小纠结看看牛u的意见
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楼层
牛客552886697号
华北水利水电大学 Java
楼主百度这个投的哪个岗位,我看招聘官网没有ai infra呢
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发布于 04-26 13:30
陕西
lll33
门头沟学院 C++
楼主怎么选了
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发布于 03-18 05:41
广东
哈哈哈,你是老六
门头沟学院 大数据开发工程师
总包大概多少呢
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发布于 02-01 23:48
北京
三个朱古力
门头沟学院 Java
家在哪里呀,离家近的好点
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发布于 01-16 13:48
上海
梦境守望
天津大学 通信设备工程师
看你是卷还是躺
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发布于 01-16 13:48
天津
暂无评论,快来抢首评~
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04-27 15:52
产品经理
全球羟基磷灰石市场:CAGR6.8%,2031年规模1.28亿美元
羟基磷灰石 (HAp) 作为一种磷酸钙矿物,其分子式为 Ca₁₀(PO₄)₆(OH)₂,是人体骨骼和牙釉质、牙本质的主要无机成分。这一独特的成分构成,赋予了它卓越的生物相容性和骨传导性,即能够有力支持骨骼生长。基于这些特性,合成HAp(通常以纳米粉末、多孔颗粒或金属植入物上的薄涂层形式存在)在医疗领域得到了极为广泛的应用。 根据权威机构QYResearch(北京恒州博智国际信息咨询有限公司)的精准统计与科学预测,2025年全球羟基磷灰石市场销售额已成功达到0.86亿美元。而展望未来,到2031年,这一数字预计将攀升至1.28亿美元,在2025 - 2031年期间,年复合增长率(CAGR)高达6...
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04-13 09:22
已编辑
电子科技大学 C++
百度 - 后端 - 一面
自我介绍 实习1. 实习还在进行中?还是已离职?2. 有涉及多线程吗?八股1. C++ 的主要构造函数有哪些?2. 主要用的 C++ 版本?11?3. 智能指针 share_ptr 的原理4. 情景题,问某情境下 share_ptr 的引用计数分别是多少?5. C++ 引用是什么?6. TCP 四次挥手的过程?7. 死锁的条件?手撕1. 手撕 String 拷贝构造函数2. 实现一个死锁的场景3. LRU 缓存闲聊1. 部门主要语言是 Go 可以接受吗?2. 你做的博客主页怎么样?3. 反问总结又感觉脑子像浆糊一样了...死锁也撕得非常别扭,多线程确实用得非常非常少,实际的项目基本都是听 AI 的...自己手撕根本是不会...力扣上也刷过没有这类题目...很多线程 API 手撕都不会用...项目代码写一次就过了,没招了。
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04-15 13:14
广西大学 算法工程师
蚂蚁 大模型应用开发 一面(暑期)
1. 自我介绍2. 如果让你设计一个面向跨境售后纠纷的智能工单中台,整体架构怎么落可以把系统拆成接入层、规则与路由层、会话编排层、模型服务层、工单状态层、证据存储层和审计回放层。接入层处理 IM、邮件、表单和外部 API;规则层做租户隔离、语言识别、风险分级和触发策略;会话编排层维护案件上下文、节点执行历史和工具调用轨迹;模型服务层只负责生成和抽取,不直接持久化状态;状态层维护工单生命周期和人工接管点;证据层保存截图、订单记录、退款日志和模型引用片段;审计层负责回放每一步输入输出,便于定位误判和争议。真正难的点不在“能不能生成回复”,而在于把模型能力约束在可追踪、可回滚、可仲裁的业务流程里。3...
蚂蚁集团一面260人在聊
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04-18 21:37
广西大学 算法工程师
京东 AI Agent开发 一面
1. 自我介绍2. RocketMQ 里顺序消息、普通消息、事务消息分别适合什么场景,为什么不能混着用普通消息适合最终一致、无严格顺序约束的场景,比如日志分发、画像更新、通知投递。顺序消息适合同一业务键必须按时间线推进状态的链路,比如同一工单、同一订单、同一会话的状态演进,但顺序消息的吞吐和容错设计会受到队列粒度限制。事务消息适合本地事务与异步投递之间要建立“发送承诺”的场景,比如主库先落事实,再由 MQ 推动旁路索引或下游补偿。三者不能混着用,是因为它们解决的问题不同,消费模型、失败恢复方式和成本模型也完全不同。3. 如果 RocketMQ 出现消息积压,你会怎样定位,不要只说“扩容消费者”...
AI-Agent面试实战...
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04-12 12:21
广西大学 算法工程师
淘天 AI应用开发 二面
1. Agent 和传统 workflow 的本质区别是什么,什么时候该选 Agent,什么时候不该选传统 workflow 的核心是路径预定义,系统知道每一步做什么、怎么流转、失败后怎么回退,所以它更适合规则清晰、链路稳定、审计要求高的场景。Agent 的核心则是把部分决策权交给模型,让它在运行时决定下一步查什么、调什么工具、如何分解任务,因此更适合任务开放、输入噪声大、解法不唯一的场景。真正的分界线不在“有没有模型”,而在“是否允许运行时规划”。如果目标是工单分类、审批流转、固定字段抽取,workflow 往往更稳;如果目标是复杂排障、代码仓库理解、跨工具探索式分析,Agent 才更有价值...
AI-Agent面试实战...
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