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匿名牛油
2024-04-08 13:19
不愿透露姓名的神秘牛友
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美团大模型开发
暑期实习:美团基础研发平台的大模型后台开发岗位怎么样啊,有没有前辈给点信息?
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爱看剧的猕猴桃在写文章
武汉大学 Java
这个部门怎么样啊
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发布于 04-03 15:50
湖北
牛客93817874号
华东师范大学 Java
怎么样,大模型开发后端java吗
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发布于 2024-09-03 18:45
上海
新世纪八股战士
门头沟学院 Java
m
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发布于 2024-04-22 21:37
山东
暂无评论,快来抢首评~
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07-25 15:37
顺丰集团_HR(准入职员工)
顺丰内推
7月还有很多HC!!!!java笔试题目:用 Python 实现一个函数,用于计算斐波那契数列的第 n 项。以下 Java 代码片段是否存在问题?如果有,请指出并改正。简述 C++ 中指针和引用的区别。实现一个二叉树的中序遍历算法,可使用递归或非递归方式。对于一个无序整数数组,使用快速排序算法对其进行排序,并分析该算法的时间复杂度和空间复杂度。设计一个算法,判断一个字符串是否为回文串,要求时间复杂度尽可能低。简述 TCP 三次握手和四次挥手的过程,并说明为什么连接建立是三次握手,而连接释放是四次挥手。一台主机的 IP 地址为 192.168.1.100,子网掩码为 255.255.255.0,...
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07-02 16:48
已编辑
湖南软件职业学院 前端工程师
别让你的实习简历,还没出发就下线了
收到一份简历,一位同事说帮忙面试一下,我看了图中简历就头大,简历没有任何有效信息。简历中面试运维工作,内容确是开发内容。我也很清楚他的意图,也就是我是啥都能干的人,只要给我工作我都能上手。但是这种没有突出的简历,面试官看完之后直接就丢弃,都走不到面试这一轮。其实解决办法也不难,现在是AI时代了,别自己憋着写,不会写就让AI帮你分析,不是写,是分析。我的建议三步走:1. 找 ChatGPT、Gemini、DeepSeek 这些靠谱点的模型;2. 丢上你写的简历,同时带个背景介绍,比如“我是25届的毕业生,简历不吸引人,请帮我分析不足”;3. 重新整理内容,再套个好看点的模板,网上一大堆,选个简洁专业的。让AI变成你的“简历合伙人”,别再硬憋着做无效努力。希望大家能找到自己如意的工作
实习,不懂就问
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07-25 17:52
已编辑
西安电子科技大学 人工智能
腾讯-光子工作室群-客户端开发(具身智能方向)一面面经
1.简单自我介绍2.有没有大体量模型部署/调优经验?看你简历里都是小模型? 答:没有3.这边看你使用了tensorrt,有没有遇到爆内存的情况? 答:没有,因为用的yolo模型也是小体量4.你在边缘段部署模型的时候,如果遇到算力不足的情况,怎么解决?有没有尝试过模型调优?如果量化,量化后导致的精度问题如何解决? 答:尝试过量化,量化后再做微调解决量化导致的精度问题。5.你的实体机器人有没有尝试去跑公开的benchmark数据集? 答:没有,主要适配学校本地场景。6.你的实体机器人有没有遇到过数据不同步的情况?比如机械臂压力传感器信息已经获取了,但是视觉信息还未捕捉到抓取动作?如何调优? 答:没...
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07-14 18:48
门头沟学院 算法工程师
llm agent的简历应该张什么样呀
楼主以前是前端的,现在研一马上研二,希望能找到一些大模型应用开发的岗位,大家可以帮我看看么,mm的是第三作者
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07-01 00:30
西北工业大学 Java
腾讯wxg大模型应用开发岗(又是秒挂呜呜)
1.自我介绍,拷打项目为什么用多智能体不用单智能体了解哪些大模型应用框架(你项目中的竞品)rag知识库是怎么搭建的,怎么进行的分片操作如何让大模型更加理解医学名词(一般大模型理解不了医学名词)知识库的大小,我答了一个很大的数,问接口速度问题(一脸懵逼,没考虑过,只考虑过rag层面的优化)询问rag评估(孩子寄了我没做,但是我背过),问具体评估数值(🐔没做过,瞎逼逼了一个数字)优化空间从项目拷打中看的出来面试官水平确实比较高,而且是个声音很好听的小哥哥2.写算法,尽然是acm格式,幸好函数写出来了,可惜的是输入输出没写出来,链表的输入输出真的难3.反问环节:做什么业务,不足之处
梗小姐:
佬,你投的不会是这个吧。 wxg-微信支付-模型组 主要工作方向: 1.利用支付数据、社交数据等制定安全策略进行数据挖掘、特征工程 2.前沿模型研究:利用LLM代替xgboost等传统风控模型 本次实习生,可能的工作:使用司内大模型平台进行agent构建,集成到企业微信机器人里,作为内部工具以消息告警等形式提醒产品同学,其实还是偏开发。 掌握python和java应该够用了。 需要掌握的基本知识 简单的开发技能 agent基本原理(重点:function call,可能会被问了解mcp吗) LLM基本知识(训练、微调和部署推理,偏工程化),最好再掌握一些RAG知识
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