华为有春招吗

实习了这么多公司下来，对SHEIN的感受就是 希音的培养体系非常系统和全面 有非常丰富的资源可以学习—— 新人入职时会召开新人会议，介绍公司制度和福利 有专门针对这个岗位新人的学习清单 部门团队介绍和业务梳理 帮助我快速了解业务框架和具体工作方法 还有SHEIN学院里的职场软技能提升课程和英语课程不可谓不丰富了 但是学到多少，就看你的主动性和学习能力了 扁平化组织让我有更多机会直接接触到mentor和leader 每天都能one on one沟通 部门全员E人的氛围让初来乍到的原本e人的我也变成了i人[呃R] 但是后面也很好地融入啦 团队伙伴都说舍不得我离开…mentor说感谢我为团队带来了新...

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

秋招没咋投，准备 wxg 转正之后摆烂了。结果不堪字节 HR 的骚扰还是面了一下字节。之前想去字节的时候怎么面都挂。现在想着随便面一下结果三面技术面都意外顺利还有加面。十月中旬字节发了意向，wxg 转正结果无响应。十月底字节拉了保温群，wxg 口头通过，系统显示考核中。十一月初和字节 ld 交流之后得知 base 居然能选海外，甚至能小 wlb 一下，wxg 无响应无人联系。十一月中旬把字节 base 转到了海外，wxg 流程灰了，一问超时忘处理了，过两天又变考核中了。十一月下旬字节换了海外 HR 对接，问了期望薪资，wxg 考核终于显示通过，无 HR 保温，无其他保温。十一月底给字节报了个天价，想吓吓他们，同时告诉微信字节要开了，微信无响应。同样十一月底字节 HR 告诉我确实给不到那么高，但是能拿期权补上，问能不能接受。微信无响应。同样十一月底字节 HR 告知了具体方案，符合预期。 微信无响应。十二月上旬催 wxg 不开我就盲拒了，wxg HR 火急火燎的打电话问情况，问期望。我给了一个不算夸张的总包数字，因为今年市场在涨，过了三天还不联系我，我再催，约时间下午打电话，非得在我给出的数字上压下去几万，微信又不差这点，为什么不能满足我，让我没有拒绝的理由呢？一番纠结抗争，求稳还是追求挑战，最终选择接受迎接新的挑战，因为堂吉诃德永远不会停下脚步！回想起来，在 wxg 谈薪的阶段，我认为并没有给予我一定的重视，即使 HR 表示我在实习期间的表现和之前的面评都很靠前。也没有感觉到想要争取我，虽然我表示拒了 offer 之后要给我加面委定 t6 再涨，但我三个月没面试让我面面委那就是白给，还是算了。有缘再见了我亲爱的 wxg，再见了曾经的梦中情厂，再见亲爱的 mt，再见亲爱的朋友们。也再见，北京的一切。我想润了。秋招结束，卸载牛客，下一个三年，下一个五年，下一个十年后再来看看。

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...