2023-04-28 21:53 已编辑门头沟学院 Java

关注

有阿里云云原生的鱼抱团取暖吗

更新：有一些云原生团队是预期入职时间提前一周才开始offer流程的，开始流程也得审批几天。鱼儿们被问入职时间的时候可以适当说早点。我这边说五一的意向已经下来了~五月初的鱼应该也快了

本硕非23所，普通9，24届投暑期实习，比较喜欢云原生，all in 阿里云了。3.8当天投递的，马上就面试了，基本上一周一面，HR面之后上周一还补了一场终面(包含HR一共四次面试)。

基本上都是十分钟变等待面试结果，也不知道是不是鱼真的太多了要排序那么久。不出意外的话应该已经全部面完了。

问了一下内推的人，说整个团队都还没发offer，不清楚是话术还是真的。有没有云原生的一起等结果的？ #阿里巴巴信息集散地#

全部评论

推荐最新楼层

MarksSa

门头沟学院 C++

群里的备胎都是这么给PUA的，已经PUA1个多月了。

2 回复分享

发布于 2023-04-25 14:36 北京

FuChou

中山大学 C++

很难等到了，建议兄弟找个备胎

2 回复分享

发布于 2023-04-25 13:40 广东

linzreal

电子科技大学信息技术岗

我去，兄弟我和你的情况一模一样，也是云原生部门的，今天问了一下也是说都还没发offer，我手里有一个成都美团到家的已经在催写入职信息了。。难顶

1 回复分享

发布于 2023-04-25 15:24 四川

拿个offer笑嘻嘻

蚌埠坦克学院 golang

接口人说整个部门都没发+1

点赞回复分享

发布于 2023-05-10 20:03 陕西

在打卡的梅花鹿很神奇

重庆大学自动化

阿里云因为拆分所以架构调整，所有hc都在盘点，不过只要没拒绝就还有机会

点赞回复分享

发布于 2023-05-08 00:19 重庆

摸鱼的橘子

南开大学 Java

云网络的🐟在这里

点赞回复分享

发布于 2023-04-27 20:00 浙江

在笔试的磨洋工匠人很超脱

北京邮电大学 Java

他养鱼你也养鱼吧

点赞回复分享

发布于 2023-04-26 12:52 北京

在找实习的奥特曼很热心

门头沟学院 Java

🐟来了不过是其他部门的

点赞回复分享

发布于 2023-04-25 13:22 浙江

昨天 14:14

门头沟学院 Java

MetaApp一面

1. 针对你第一段或以Java语言为主的实习经历，介绍一下项目中的亮点或者难点。2. 你在消息推送改造中使用Redis ZSet加上线程池实现了定时推送，详细说说这个方案的设计思路。3. 在分布式系统中，多个实例同时扫描Redis ZSet时，要怎么保证任务不会重复执行？4. 从Redis中取到的任务执行超时（比如超过一秒），你们有什么措施防止任务堆积？5. 你们的Redis ZSet中是否有过期任务的概念？过期时间设置为多久？如果任务过期了，会怎么做清理？6. 系统中如果因为系统异常或业务异常，出现轮询Redis ZSet读不到数据（本身有数据却读不到）的情况，有没有做兜底处理？7. 你在项...

查看15道真题和解析

点赞评论收藏

02-04 20:20

深信服_技术服务工程师(准入职员工)

深信服内推，深信服内推码

从5月7号入职到现在已经过了一周啦，记录一下最真实的感受…… 公司的伙食还是很不错的，每天餐补38元，早中晚各8-15-15，每天下午还有固定的下午茶，随机刷新糕点饮品甚至还有KFC。 午休时间也很完美，十二点到十四点（包括吃饭时间），应该算行业内中上水平了。虽然一周会有那么几天要上班到晚上八点半，但好像又没有觉得抗拒。 在这里每天都能学到很多很多在学校中接触不到的知识，能直接接触一线开发环境，在项目中将知识结合实践，对于我这个双非本实习生来说还算是很有价值的。组内同事跟导师也非常友好，虽然我没什么开发经验有时会问一些很低级的问题，写代码时也偶尔犯一些低级错误。今天15号是前公司发工资的日子，...

深信服公司福利 900人发布

点赞评论收藏

2025-12-27 20:31

已编辑

字节跳动_Flow_前端开发实习生(实习员工)

想你所想，得你所得

这一年发生了很多事情0实习的小白到第一段实习，到大厂到字节曾经不敢想象会出去实习，不敢想象去大厂实习希望未来会更好吧，纵情向前

牛油的搬砖plog

点赞评论收藏

02-06 15:53

已编辑

快手_MLOps(实习员工)

写给工程同学的大模型初体验

背景概述：为什么要写这个呢？虽然现在大模型很火，但对于我们工程同学来说，把大模型当一个黑盒用就好了。一开始我也是这么认为的。直到我在小红书做到了一个需求在小红书的时候有一个需求是优化组内一个 agent 项目的响应和结果优化，这个 agent 是一个复杂的商业助手，并不是说技术很难，但要分析的广告业务很复杂，有上千个指标，好几种场景，prompt非常长，如果输出的效果不好，是没有人愿意用的。用了很多优化手段，比如并发查数据等等。有一天这个项目的正职同学和我说，他和算法那边的同学交流，说可以把我们动态拼到 System prompt 的指标数据拼到用户的 query 里面，这样就可以利用模型的 ...

八股战士0offer：虽然但是，你想表达的应该是学习如何agent工程里的提示词工程，而不是训练或者微调模型，这基本上是两个不同的方向。我认为学习agent主要就两个东西：提示词工程和上下文工程。像你说的prompt caching这种优化怎么能想到，建议多读大模型供应商尤其是anthropic的博客，anthropic大概一年前就有很详细的博客讲最佳实践和实现了