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复旦大学
2025
算法工程师
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昨天 09:15
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复旦大学 统计学类
#牛客帮帮团来啦!有问必答#更新: pdd信息确认想了想还是现在问一下大家,任何建议都非常非常感谢!入职时间目前比较宽裕,可以等多多的offer再做决定,主要想问一下更有经验的大佬们对赛道的选择,秋招前的最后一份实习对就业方向影响比较大,很希望得到大家的建议。个人简单bg:实验室做大模型,就业算法导向,无经验也不准备做搜广推,学历bg不错,实习在算法这个赛道不算垂直。感谢!祝大家offer多多,暑期和秋招都顺利!1. 腾讯pcg-效能研发-中台算法(已offer)工作内容:业务面试官说是收集客服反馈/投诉等的中台工作,用算法对投诉进行分类处理等,筛选重点问题或者归类这样;优点:腾讯,转正率高;缺点:偏中台,pcg业务线一般,base深圳(人在上海无宿舍,去深圳要付两个地方房租,同时未来想留上海)2. 小红书-风控算法(已offer)工作内容:黑灰产检测风控,业务面试官说不集中于特定模型,以业务和结果导向,从机器学习到大模型都会涉及;优点:base上海;小红书发展个人比较认可,内容导向公司风控算法能学到东西;缺点:比较纠结去做风控是否会限制未来就业场景,风控蛋糕是否太小;实习薪资少,公司氛围风评一般;转正率不清楚;3. 拼多多-商品库内容理解(hr面后走流程,业务面试官很早就加了微信和我说问题不大,大概率本周offer)工作内容:对商品库文本信息做内容理解、embedding工程等,配合业务逻辑做特征,可以看做算法链上游;优点:base上海;拼多多发展个人比较认可;电商公司就业范围不限制;实习和转正薪资都可观;转正率应该比较乐观;缺点:累,累,累,带着实习生11116;做的内容太上游了不确定未来竞争力;
投递腾讯等公司10个岗位 牛客帮帮团来啦!有问必答
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04-29 12:41
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复旦大学 统计学类
4.15笔试,4.19一面,4.25二面,4.29接邮件通知4.30三面(主管面)为什么算不上面经,因为我觉得太简单了...对...太简单了,不是凡尔赛而是真的简单到让我汗流浃背。个人情况:bg不错,实习对于算法来说不够垂直(我在互联网到处乱窜),做题不行(被笔试挂麻了),八股不行,面试沟通一般比较顺利一面大概一小时,没问八股,一直在聊论文(二作在投还没中,nlp相关)和实习项目的细节,一直在聊,而且大多数时候是我在讲,传了两张结构图就一直讲,提问也是针对论文细节的提问,因为实验都是我做的所以就像组会汇报一样的对答问题,实习项目我不少但对口算法的不多(包括我现在其实在做数开),问了点工作细节,但就都是我在一直讲讲讲。出的算法题很简单,顺序买入卖出最高收益,比力扣简单还简单的那种,我面试做题会有点紧张第一轮做得暴力了,面试官问能不能优化我看了半分钟优化了一下。反问问了工作内容。面试官人很好,交流很愉快,提到觉得我研究背景和部门挺对口的,但说实话我不知道对口在哪儿。二面也大概一小时,面试官看着有点疲惫,我确定ta没看过我简历但很尊重很认真一点点看然后提问,看完一个项目问问里面的细节,挨个问,和一面一样大多数时候是我在讲就像汇报一样,问的也都是工程细节没有技术问题。出了两道题一道小编程我忘了内容因为简单过头了比一面还简单,一道条件概率小计算高考填空水平。然后因为我提及了我一面,ta说前两面是交叉面,不知道我一面在哪儿。反问问了工作内容,以及对电商算法有什么建议,面试官人很好也很有经验,做了很多年了,说话很温和;我最后实在没忍住问了句我是在面算法吧(因为那两道题的难度甚至还不如写个sql),面试官仔细检查系统之后说对,对的。面试官人很好,交流很愉快。面得有点怀疑人生,我会觉得比较稳的面试是有点难度但全都答上/答上了80%,而不是像这样我一直讲讲讲讲讲像在开报告会。结束之后我翻出邮件加了hr微信,问二面大概多久评估,过了的话后面流程是什么,hr说一周时间,后面正常流程是主管面+hr面。我以为要五一后了结果29号上午收的邮件。暑期被挂麻了,希望能捞一把,许个愿。
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