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牛客2667827号
2016-10-16 11:16
西安交通大学 算法工程师
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offer比较
百度北京凤巢批发价,机器学习/数据挖掘工程师~招银科技深圳数据岗,月工资一万乘以24个月到27个月~
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newcoderaa
清华大学 C++
24个月怎么算的,说我符合录用标准要给我安排视频面试,我想着要不要再面了
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发布于 2016-10-16 17:26
sleeper_qp
中国科学院信息工程研究所 C++
百度
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发布于 2016-10-16 17:02
Miracle9
南京大学
请问楼主啥时候面试的啊?又是什么时候收到offer的呢?
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发布于 2016-10-16 14:11
匿名人士ABC
北京吉利学院 Java
换我肯定百度 然而百度不要我😔
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发布于 2016-10-16 12:17
CalvinKevin
电子科技大学 Java
招银,不需要任何解释....
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发布于 2016-10-16 12:05
就是不告诉你
家里蹲大学 C++
百度,除非想养老
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发布于 2016-10-16 11:58
牛客233333号
C++
肯定无脑凤巢啊,同学去年去了招银,一般都是拿24薪
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发布于 2016-10-16 11:46
include.js
华中科技大学 Java
可怕,虽然知道工资高,但还只是去打了瓶酱油。公司感觉没啥核心业务
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发布于 2016-10-16 11:34
牛客514373号
中国科学院大学 算法工程师
凤巢这是招了多少人啊…
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发布于 2016-10-16 11:30
記憶斑駁
杭州师范大学 Java
终于知道为什么招银在牛客火了这么久
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发布于 2016-10-16 11:29
Nothing&All
西安电子科大 C++
推荐百度,毕竟技术成长很重要,技术有了,以后的工资涨的更快
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发布于 2016-10-16 11:29
ustc橘子皮
山东女子学院 Java
B
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发布于 2016-10-16 11:22
poppy一直在
Lazada_买家_Java高级开发
百度
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发布于 2016-10-16 11:21
RyanWH
北京工业大学 Java
楼主哪里面的招银
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发布于 2016-10-16 11:20
丘卡皮
山东大学 Java
百度
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发布于 2016-10-16 11:18
牛客8792836号
浙江工大
招银今年这么高
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发布于 2016-10-16 11:17
zakexu
华南理工大学 算法工程师
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发布于 2016-10-16 11:17
已注销
一年发两年工资啊。。
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发布于 2016-10-16 11:16
暂无评论,快来抢首评~
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04-24 15:25
门头沟学院 C++
满帮面经
一面技术面过了好几天记不太清了。记得问了几个八股,其中原子锁答得不太好还让我回去查一下。无手撕。面试官老哥挺好的,就是看起来很命苦啊。二面HR面明显这个HR说话就听有流程的,刚开始说咱们今天的面试有三个部分,第一部分自我介绍,然后问一些问题,之后反问(差不多这样,我也记不清了)。问了好几个问题,记不太清了,有在项目分工中你承担什么职责,怎么和组员沟通之类的,还问你认为你和其他技术人员相比有什么技术上的优点吗?说出三个。只记得这些了,当时网络非常不稳定,他一直说没关系。但是最后应该挂了,我猜网络可能有关系,当然也应该是我答得不好(笑cry)。总之最后无通知挂了。
查看4道真题和解析
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04-22 18:08
门头沟学院 Java
⭐3k Stars!这个完整开源的RAG项目,适合所有AI求职者复现
还在简历上写“了解RAG原理”吗?今天推荐一个能让你真正做出一个完整RAG产品的硬核项目——rag-web-ui。https://github.com/rag-web-ui/rag-web-ui它不是一个教程,而是一个功能完整的智能问答系统,拥有漂亮的前端界面、完整的后端服务和数据库。把它复现一遍,你的简历和面试能力能提升一个档次。📌 这个项目是什么?rag-web-ui 是一个基于RAG(检索增强生成)技术的智能对话系统。简单说,你可以上传自己的文档(PDF、Word等),然后它会像一个懂这些内容的专家一样,回答你的问题,并告诉你答案来自文档的哪里。项目地址:https://github....
哪些AI项目值得做?
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04-24 18:13
南京大学 Java
不想找实习了
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02-26 13:56
已编辑
重庆财经学院 Java
学院本真的没希望了吗😭秋招0offer,投了也石沉大海,求各位佬指点一下😭
King987:
你有实习经历,但是写的也太简单了,这肯定是不行的,你主要要包装实习经历这一块,看我的作品,你自己包装一下吧,或者发我,我给你出一期作品
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04-22 16:40
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法 二面
前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么?它和普通文本生成模型的核心区别是什么?答案:对话 LLM 不是简单地做 next token prediction,它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性,对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容,有的仍然有效,有的已经被修正,有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史,而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...
AI-Agent面试实战...
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