交通银行深圳软件开发中心-华南理工大学p

到今年的七月份，我在联洲工作就满4年了，最近在小地瓜上看到我司的讨论热度蛮高的，我想用最真实的工作体感，和大家聊聊那些大家关心的"传闻"与"现实"。我在毕业那年拿到了联洲和另一家手机大厂的offer，当时的情况是联洲的薪资略高一点，另一家平台很大，同时工作强度也很大，也曾非常纠结，问了几个学长，感觉联洲这边自由度会高一些，不那么螺丝钉，于是做了最终的选择。入职前我是有“赌”的心态的，不过好在现在回头看，没有感到后悔。关于个人提升+加班强度我是做软件工程师交换机方向的，组里项目节奏挺快的，但也是真的能看到成果的那种。我们每天早上会有简短的内部站会，大家碰一下自己的工作进展、当天的任务目标、项目卡点，然后就开始做自己模块的代码开发、问题调试工作，快的时候，可能几天就能看到自己写的代码解决了澳洲客户的诉求，前线的e人产品和业务经常给我分享客户的截图，“Bravo！”，还是很有成就感的hh软件和硬件的配合很紧密，在处理新机型的软硬件联调时经常遇到一些前所未有的课题，不只是联调板卡、测试接口，有时候还需要对一些不知名问题做定位，比如有一次我发现CPU和外设MAC芯片的数据传输效率很低，导致软件的数据包处理效率一直上不来，后来我通过深挖MAC芯片报文处理流程，反复分析测试性能结果，最终定位到是DMA引擎的问题。我们每周团队内部都会开展一些技术交流，我自己也会在工作过程中进行文档记录和技术总结，总之一个项目做下来感觉能学一堆东西，所以对于网上说的“学不到技术”我其实不是很get，工作了四年我感觉我还是不断有技术提升的。另外，现在公司在人才发展上也很下功夫，其实这块一直是tp相对比较弱的，甚至是被内部吐槽的，大家度过试用期后更多的是野蛮生长，缺乏公司牵引。最近公司应用了新的职级体系，和大厂进一步拉齐，新体系下，每个职级、每个岗位都有对应的人才画像和能力标准，这些内容帮助我知道相较于更高的职级，自己目前的短板是什么、发展的方向是什么。之前脉脉上有一个著名的词条说“tp是985坟墓”，我在想或许有没有一种可能，老板们其实也看到了，虽然我们是小卡拉蜜，但公司是有一直在关注和想解决方案，这点还是挺暖的。加班么是有的，但主要来源于项目确实多，倒没有无意义的加班耗时间。只要效率高，就能下班早。关于氛围联洲的领导和同事真的非常nice，整体公司同事的素质很高，大家的沟通都是直来直往，即便有什么争执也是围绕项目开展的，所以职场生活的体验是非常好的。而反观一些在大厂的朋友，经常会吐槽他们的派系斗争、向上管理、邀功文化等等。着重说一下我TL，他突破了我认知里面对于上位者的印象，在我刚加入公司时，他手把手地带我上手工作，为我兜底。我的TL是一个非常让人安心的存在，记得入职两年左右的时候，我要独立负责一个重要项目的汇报讲解，激动之余，我焦虑得好几天睡不好觉，TL空出时间帮我一遍遍过材料，还给我安排模拟汇报，告诉我“你放手去讲，我在台下呢，有刁钻的问题我会出手”，当时的心情真是无法形容的感动。联洲是一个这样的平台，因为校招生占比很大，部门的领导基本也是校招一毕业就加入的，所以大家有着很强的“撑伞”心态，我也是一样的，现在每年的7月份我会给应届生当mentor，我们能够共情校招生出入职场的迷茫和困惑，愿意为大家撑伞。关于福利加入公司的这些年来，我能真切地感受到公司和我在一同成长和发展。从5栋搬到新大楼、弹性打卡7.5小时工作制改革、活动经费提高、节日开始有礼盒，这些改变都让我觉得，公司是切实把员工的福祉放在心上的，也让我更有信心在公司长期发展。就说这么多吧，四年前的我和大家一样，拿着offer反复对比，生怕选错赛道。如今想对当年犹豫的自己说：选对能让“小透明”发光的舞台，可能比追逐别人定义的“巅峰”更重要。预祝大家都可以找到适合自己的人生节奏，有所收获！#联洲##tp-link##找工作时的取与舍# #工作体验# #你认为工作的意义是什么##实习##校招#

已发意向一面手撕：三数之和过实习预训练数据构造数据配比如果现在重做一遍项目，怎么跟DeepSeek的技术结合能不能直接通过RL训练chat模型大模型八股sft、dpo的区别，什么时候用哪个MHA、GQA、MLA的异同从Bert开始讲，位置编码的演进和注意力机制的关系py八股除了py外，还有用什么语言进程、线程区别，什么时候用哪个平常用的什么包，numpy、pandas有用吗生成器、迭代器日常有没有其他在投，城市偏好反问评价？整体不错业务？有训练做知识注入、也有做问答系统流程？三面，两面技术一面hr大概40min二面无手撕聊科研介绍实习灾难性遗忘怎么缓解的sft后什么情况下用dpo对大模型的发展...

美团大模型产品转正实习面经（已offer）先说结论：整体看美团的大模型产品面试非常偏技术导向，面试官的水平很高，对项目的技术细节和商业化思路追问的非常细致，面了50分钟左右；需要大家掌握基本的ai技术，对自己所做的业务细节有足够的了解、对未来商业化的路径有思考；我下面的面经拆解也会分成技术常识题和项目细节两个大部分一. 自我介绍在面美团的转正实习之前我只有一段中厂的ai产品实习，并不是很突出；所以我从经验（也就是过去的实习项目）和能力（自己的能力如何和ai产品对口）两个维度介绍了自己，面试官挺感兴趣的，所以后续问题基本是在追问这两个部分二. 项目细节题1. 你们业务这个垂类大模型是怎么训练出来的？垂类大模型主要解决什么问题？ 垂类大模型是基于集团内的通用大模型微调的2. 你参与过模型训练吗？会觉得产品是算法工具人吗？产品视角你觉得能为模型训练贡献什么？3. 你提到你们项目目前还在探索商业化路径，那你觉得未来可能是什么盈利模式，或者说你觉得到底什么样的ai产品能赚到钱？4. 你怎么去定义badcase？标准是如何制定出来的？5. badcase的评估是你进行吗，还是有专门的外包团队？6. 了解自动化的ai-native评估方式吗？为什么你们不采用这种方式？7. 你们这个知识库主要场景是什么？传统的ai不能进行这样的知识问答吗？8. rag的流程是什么？9. rag的知识库来源是什么，其中你提到拆分逻辑，这个逻辑是怎么确定的？10. 如何优化rag里的badcase，提升rag效果？三. 技术常识题1. bert和transformer是什么，解释一下2. 为什么有这二者架构上的区别，使用场景上有什么不同？3. 大模型的大体现在哪些方面？4. 为什么传统ai没有像现在这样跑出来5. 为什么现在的ai都是一个字一个字蹦出来回答的6. 什么叫模型的过拟合？7. 你前面也提到dpo，dpo是什么？dpo和sft有什么区别？8. 什么业务该用大模型，什么业务该用小模型？9. 了解注意力机制吗？需要内推的小伙伴可以用下面的内推码哦美团2025届春季校园招聘暨2026届暑期实习（可转正）启动啦带【转正实习】的为26届暑期实习岗招聘岗位：技术类、产品类、商业分析类、零售类、运营类、设计类、市场营销类、职能类、金融类、销售、客服与支持类、综合类等工作城市：北京、上海、深圳、成都、香港、广州等诸多城市内推链接：https://zhaopin.meituan.com/m/campus?zp-from=hiring-campus-bole-elephant&staffSsoId=23765171内推码：RXB7BM8 （简历优先筛选，流程加速推进）

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