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匿名牛油
2024-12-31 13:02
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于山东
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鼎捷
10K
1/1
学历
2025 | 本科其他 | 校招
公司
鼎捷软件
岗位
运维工程师
地点
青岛
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-
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「鼎捷软件」
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05-13 15:10
已编辑
黑龙江大学 Java
从java跑路做ai了
先交代背景,方便判断这篇文章对你有没有参考价值。学历方面,我是专升本加双非硕,妥妥的简历筛选劣势户。研究方向是多模态的一个子任务,有两篇论文,一片ccf-c,一篇ccf-b长文oral,和 AI 有一定相关度,但不算严格意义上的"科班 AI"。原技术栈是 Java 后端,基本就是市面上最常见的Spring全家桶。转型节奏上,研二下大约五月份开启第一段实习并开始冲 AI 岗,前后两段实习共约 10 个月。最终结果是春招拿到了大中小厂多个 offer,进我个人offer决赛圈的有 8 家,最后成功上岸 AI 应用开发岗。学历不占优、秋招考虑到学历不占优势就没有参加,全押在春招。...
创作小队长:
看到专升本+双非硕,我就知道,此事没那么简单
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05-13 13:48
门头沟学院 嵌入式软件工程师
嵌入式软件开发的核心竞争力,不是会点亮 LED,而是把系统做稳定
很多人刚学嵌入式的时候,最容易产生一种错觉:会 GPIO,懂串口,能写个 SPI、I2C,跑个 FreeRTOS,再调通一个屏幕或者传感器,感觉自己已经入门了。入门当然算入门,但如果要问一句更现实的话:一个嵌入式软件工程师,真正的核心竞争力到底是什么?说得直接一点,嵌入式开发的竞争力,从来不是“会几个外设”,也不是“背了多少八股”,而是你有没有能力把一个系统从“能跑”做成“稳定、可维护、可量产、可定位问题”。这中间的差距,其实非常大。先给结论:嵌入式软件开发的核心竞争力,是这 5 件事如果非要压缩成一句话,我会这样说:嵌入式软件开发的核心竞争力,是面向硬件约束,把系统做对、做稳、做清楚的能力。...
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04-15 18:11
中国人民大学 前端开发其它
面试官角度谈谈还要刷力扣吗
上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:
意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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04-06 13:39
西南石油大学 Java
28届求简历拷打指点
双一流28届java找第一段日常实习 目前沟通327份 投递4份 0面试。还有大厂要简历是什么意思啊?一次都还没面试都不敢发
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05-13 14:40
广西大学 算法工程师
快手 AI应用开发 一面
1. 自我介绍2. 介绍你的实习项目,你做了哪些事情以及你的思考3. 升级之后 tool 调用准确率提升了多少,怎么衡量答案:tool 调用准确率不能只看模型有没有调用工具,而要看调用的工具是否正确、参数是否正确、调用顺序是否正确、结果是否被正确使用。我们会把一次工具调用拆成几个指标:工具选择准确率、参数填充准确率、无效调用率、重复调用率、最终任务成功率。比如升级前模型经常把“查询保单责任”和“查询历史理赔”混淆,或者漏传 policyId。后来通过工具分域、意图路由、参数 schema 校验和少量高质量样例,工具选择准确率从大概 82% 提升到 92% 左右,关键参数完整率从 88% 提升到...
AI-Agent面试实战...
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