9.5多益hr面(已OC)

1. 自我介绍
2. 为什么投多益网络
3. 什么时候开始投简历?投了哪些?
4. 游戏服务端的相关知识栈?一直学的服务端开发嘛?
5. C++接触过吗?
6. 研究生图像处理,为什么没继续?
7. 目前有offer吗?
8. 对梦中情司看重哪些?(平台、培养途径、同事氛围)
9. 个人工作晋升规划
10. 工作氛围具体看中什么?
11. 游戏服务端开发有了解么?工作强度怎么样?
12. 研究生日常早八晚十,都干啥?
13. 最近有学什么技术?Java方面的新技术SpringCloud微服务了解么?
14. 通过哪些渠道学习呢?视频、博客等
15. 求职工作地点?感兴趣的城市?目前投递的主要城市?
16. 和家人沟通过未来发展吗?家人支持个人规划的工作城市嘛?
17. 父母工作地点和职业?是否需要顾家?规模大嘛?雇佣工人数?
18. 是否独生子女?兄弟姐妹的情况?有投递江西互联网的公司吗?
19. 薪资构成?理想薪资?身边同学互联网就业多吗?
20. 为什么读研?
21. 笔试中印象深刻的问题?如军人的天职、是否多生孩子、自己在同学中的排位等回答,为什么?
22. 是否支持提前实习?
23. 反问:合同期限、试用期等 

更新:已OC
#多益网络2025届校园招聘#
全部评论
校友,我也约了多益hr,你秋招拿了几个offer了
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发布于 2024-10-14 18:36 江西
老哥你咋回答是否支持提前实习的哇
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发布于 2024-09-20 18:42 陕西
佬,你测评的300字小作文都写完了吗,我明天hr面但是测评的小作文就写了一点点是不是寄了
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发布于 2024-09-19 00:53 福建
有结果了吗?兄弟
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发布于 2024-09-09 09:07 山东
有结果了吗兄弟
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发布于 2024-09-07 14:03 广东

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楼主也是春招终于找到心仪的工作了,大大小小收了二十几个offer。分享几条亲身经验,希望对还在找的同学有用。第一,自信起来,面试就是吹牛不懂的东西别直接说不懂,哪怕真的不会,也要从其他角度来分析问题、大胆推测。面试官考的是你怎么想,不是你背没背住。第二,放松心态,跟面试官当普通人聊楼主面到后面基本都是跟面试官闲聊。别太拘束,对面坐的就是个普通人,顶级人才不会来面试你的。状态自然,反而聊得更好。第三,主动出击,高情商催HR别投完就干等。适时跟进,表达你对这个岗位的意愿和责任感,让自己在候选池里不透明。主动不是催,是让HR记住你。第四,分层投递,小厂练手,大厂冲刺小厂用来改简历练表达,中厂锤炼心态和节奏,大厂才是真正测上限的地方。顺序搞对,机会才不会浪费。第五,给自己洗脑,真心相信自己适合这个岗位进面试间之前先把自己说服,洗成你就是个技术专家,聊的是技术方案不是在答题。这种状态会直接影响你说话的分量。第六,履历比技术更重要技术以前是核心竞争力,现在更多看的是履历。在校生优先刷竞赛、刷实习,这比埋头刷题杠杆大得多。第七,适当拓展技术广度大厂虽然要求专精,但综合能力也重要。楼主发现很多Javaer基本只会Java,可以适当补一补其他语言,如Kotlin、JS、Python、Go,简历和面谈都能拉开差距。另外补充,Java是真死了哈不用死磕了,Java后端面试邀约明显比其他少。
春招至今,你收到几个面试...
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“我靠,刚才面阿里某部门,项目聊得很好,手撕没撕出来,挂了。”前两天听朋友这样吐槽时,我正处在一种类似的焦虑中:发现自己越来越依赖各种 Coding Agent,开始担心代码能力会退化。朋友的情况在面试中很典型,但有点特殊。很多人觉得刷算法题对实际工作帮助不大,但在目前某些厂的考核体系下,这依然是刚需,要面试只能去刷题,没办法。我想聊的是更本质的问题:在解决实际问题的场景中,我们该如何平衡 AI 工具与自己的代码能力?“代码能力”本身其实有点难定义,不仅是熟悉语言特性或数据结构,更重要的是能把一个实际问题转化成解决它的脚本。现在 Agent 用多了,最直观的感受是:坐在 IDE 面前,不知道该干什么。其实这不是coding能力退化了,是根本没定义清楚自己要解决什么问题,以及用什么方式去解决。手搓代码这件事,早些年大家也是靠CV解决问题,并不是每一行都自己敲。但现在的趋势是很多 Agent 会隐藏内部工作细节,只在特定时刻让你检查进度。这种做法能减少信息干扰,但也极大地依赖模型能力。如果模型本身能力不够,它可能会在后台陷入反复调用一个工具的死循环,没有任何结果,token一直在跑,而你甚至不知道。即便模型能力足够,agents也把规划、调试和审查的过程藏了起来,只留下一个“working”的状态,时间一长,导致我们再次面对代码时会产生一点抗拒感。关于对代码的掌握度,Anthropic 曾做过一项研究,调研了不同模式下开发者对代码的掌握程度:全部交给Agent:最快,但对代码的掌握度为0;纯手搓组: 对代码掌握程度最高,但速度最慢;人机协作组(生成后解释): 模型不仅输出代码,也输出理由。这一组的得分往往也较高,对代码的掌握也更平衡。话又说回来,现在有一种观点认为,大模型已经发展到不需要我们去关注代码细节了,人只需要有“产品思维”,从业务和需求角度给 AI 分任务就行。但我个人认为,鉴于大模型是有幻觉的,我们对编程语言的常用库和特性依然要有基本的认知,因为你的追问也许可以发现大模型错误的认知,从而在早期避免错误的设计。否则,在后续的调试阶段,你可能要花费比别人多得多的沟通成本和 Token。所以,即便有工具辅助,依然要对代码有一定了解。比如它设计了哪些数据结构,用了什么框架,为什么要这样实现。当 Agent 调试成功后,我们可以多问它几个问题:刚才是哪里错了?你怎么知道的?这个命令具体是什么意思?......这种让大模型进行自我解释的过程,能有效增加你对代码维护的了解程度。
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