本科生算法岗实习

百度：总包n，方向ai搜，llm更纯粹些，技术会好些。腾讯：总包n+12，方向传统搜推，正在往llm方向结合，做生成式检索等，比较稳定。传统搜推结合llm之后好转其他llm应用么？可以接受2/3年跳一次

前言近期，非常多的同学反馈，在各大公司面试中频繁被问到“AI和数据开发如何结合?”很多人的回答仅停留在：“我用GPT、DeepSeek、Kimi 或者豆包查过Python UDF写法、SQL语法等”——这确实偏离了面试官的考察初衷面试官真正想听见的是，你是否将 AI 真正融入数据开发工作流，是否有一些落地实践或创新思考？今天就来跟大家剖析一下，AI和数据开发的结合主要有哪些方面：AI 大模型问答工具辅助开发：利用GPT、DeepSeek、豆包等大模型聊天工具，快速解答日常开发中遇到的技术问题（如 复杂函数使用、慢SQL调优、业务知识搜索等），提升问题排查与学习效率AI 编码工具提升开发效率：借...

字节风控大模型，（n+3）*15+签字费小红书多模态大模型，n*16+期权签字费总包：第一年因为签字费、字节比小红书多一点，第二年因为期权、可能小红书比字节多一点岗位：对多模态大模型技术更加看重平台：应该从认可度和流动率来说字节好一点求offer帮选！也想了解如果是技术包含多模态大模型的风控业务，后期跳槽会不会因为风控业务背景受限。求评论！

在这个人均“985”、个个“拼命三郎”的时代，看着朋友圈里凌晨三点的加班打卡，和图书馆里坐穿板凳的考研笔记，我不得不承认一个残酷的事实： 在“学习”和“工作”这条赛道上，我彻底卷不过你们了。 我的大脑似乎有它自己的想法，每当试图输入复杂的公式或晦涩的单词时，它就会自动开启省电模式，发出滋滋的抗议声。与其在书桌前痛苦地“磨洋工”，不如顺从天性，去寻找那个属于我的“高光时刻”。 于是，我转身投入了游戏的怀抱。既然卷不过智商和学历，那我只能卷手速和意识了。 这是一场属于我的、没有硝烟的战争。 在这个虚拟世界里，我不再是那个唯唯诺诺的“小透明”。为了冲上王者，我研究每一个英雄的技能机制，背诵每一张地图...