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扣得皮
2020-05-23 10:10
门头沟学院 Java
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2020-05-23
在牛客打卡115天,今天也很努力鸭!
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04-11 12:40
香港中文大学(深圳) 人工智能
【实习】高通一面复盘
项目经历之外,也问了基础和端侧 AI Agent 理解这场高通一面整体给我的感觉是,节奏比较平,先从自我介绍和项目经历展开,然后慢慢转到计算机基础、Agent 理解、岗位匹配度和实习安排这些内容。不是那种一上来就连续追问很深的底层细节,更像是在确认你的背景是不是和岗位方向对得上,以及你是不是具备继续做这类工作的基础。开头还是常规自我介绍。我主要讲了自己现在做的方向,包括 AI Infra、底层性能优化、算子开发、图优化这些,也讲了在一段 GPU 软件栈相关实习里做过的几类事情,比如算子性能优化、算子融合、稳定性问题排查,以及在学校里做过的一个量化推理 runtime 小项目。这里我还是尽量把重...
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04-13 20:19
中国传媒大学 数据分析师
HR面到底在聊什么?
很多同学技术面、业务面都稳了,却栽在HR面。其实HR面不考专业深度,只筛人岗匹配、稳定性、价值观、薪资预期四大核心,来来回回就这几类问题。 一、必聊4大类问题(高频原题) 1. 自我介绍与基本情况 请做1分钟自我介绍 简单说说你的优缺点 平时有什么兴趣爱好HR目的:看表达逻辑、自我认知、性格是否合群 2. 求职动机与稳定性(最关键) 为什么离职/换工作? 为什么选我们公司/这个岗位? 未来35年职业规划? 能接受加班/出差/通勤吗?HR目的:判断你会不会干不久就走,是否真心想来 3. 软素质与行为题 讲一段最有成就感的经历 遇到冲突/压力怎么处理? 怎么看待团队合作? 举一个你解决问题的...
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04-12 21:52
南开大学 Java
27届9本简历求拷打(无面试版)
鼠鼠有点摆,去年边学着没敢投简历,没实习。从1月到现在总共面了五次,四次字节的日常(HR打电话约面试才敢去的),然后一次腾讯的暑期,都是一面挂,其他则是没给面。暑期的岗,4.2才开始海投,前面想着等字节第四次一面后再投,结果挂,而且感觉投晚了。字节投了11个,9个简历挂,剩下2个没动静。阿里全都简历挂,剩下的在"投递简历"。腾讯给了一次面。然后其他大中厂、手机厂什么的都是做完测评or笔试就没下文,打开几个看也是终止流程,感觉剩下的也应该是简历挂了。感觉是简历的原因?项目部分,几次面试,感觉面试官主要就拷问过秒杀这一个点。自己说的时候会尝试把sse那条说成亮点,但除了腾讯面试官问过一下这整个点在业务方面对用户有什么用之类的问题外,其他最多只是问一下sse八股...感觉也许不是很让面试官感兴趣。这个短链接也是无人问津,就被问过一回雪花算法的设计。也许我该拿点评改改,然后再在网上找一个什么项目,凑两个,而不是用自己现在这两个项目?或者是点评改改放前面,然后原本第一个项目,把秒杀抽掉,剩下的想办法从网上火的RAG项目里移植点亮点,或者直接就用网上的RAG项目?感觉我主要还是偏向后端开发,但是感觉如果除开点评,再拿一个项目,想不到有什么自己能掌控且跟点评不重的。然后鼠鼠之前主要的问题是担心面试让打开项目演示,然后就一直花时间在用AI整第一个项目,第二个项目都没时间整,第四次面试之前还因为太害怕被认为不熟悉项目,跟AI一起把简历的说辞做了大幅度弱化,然后暑期都是拿弱化后的简历投的,感觉是不是看上去太没有吸引力就直接给简历挂了。(图1是弱化后的,图2是弱化前的,但之前3月初投了几家好像也是简历挂。)而且因为3月花了很多时间整在跟AI整代码,导致八股和算法都没怎么看,算法之前有跟灵神题单刷一些,还算入门,但是八股只看了一些基本的,可能面试的时候只答得上来60-70%,而且表述有些混乱,都是想到哪说到哪;前面几回面试基本上都有大板块的基础八股没答出来,比如RedisZ Set数据结构,MQ延时消息、可靠性保证,JVM内存分配的过程、GC roots,JUC锁,设计模式。现在有点不知道该怎么办。求大佬们给点简历修改建议或者面试准备建议,不胜感激!
何时能不做牛马:
简历每个点之间的间距可以缩一下。几乎没遇到过要演示项目的情况,即使万一遇上了你也可以说部署在其他电脑上本地没代码。nku不应该简历挂吧?抓紧背背八股练练表达,不要放弃,五六月份找到也不晚(不然还得提前入职
应届生简历当中,HR最关...
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04-08 16:35
门头沟学院 Java
没招了
没招了,笑死了
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04-10 20:16
广西大学 算法工程师
猿辅导 大模型开发 一面
1. 自我介绍2. RAG 怎么优化,评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端,很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎,召回会有信息断裂;切得太长,又容易把无关信息一起带进来,生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG,通常不是“某个 embedding 更强”,而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索,比如 Recall@k、MRR、HitRate,看相关证据能不能被捞上来;第二层看生成,比如答案正确率、faithfuln...
AI-Agent面试实战...
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