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天桥下的打工仔
2023-03-03 17:15
大数据开发工程师
发布于北京
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二本学历,大数据开发求职状况,我也是服辣,是简历问题吗?
2022六月份找实习手里还有五六个offer,2023春招投递半个月了,只收到两个笔试,日常焦虑
,是学历原因吗??
找个满意的工作好难
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楼层
街道办奶奶教的SQL
北京市海淀区实验小学 数据分析师
二本是真不好找,这两年研究生都一抓一大把。公司都在缩招,不是你的问题,是市场的问题。
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发布于 2023-03-17 16:35
广东
pstyn
门头沟学院 数据分析师
数开很看学历的,不要急,我跟你的背景和处境都很像,你的条件比绝大多数人都好了,海投就对了,春招要迎来高峰期了
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发布于 2023-03-03 23:57
海南
今天抓水母了吗
门头沟学院 大数据开发工程师
大佬😵!这太强了
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发布于 2023-03-05 07:20
广东
Fighton!
University of Southern California 大数据开发工程师
如果投的是大厂,可能直接按学校就过滤掉了
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发布于 2023-03-04 10:07
北京
就要上岸了的托尼很爱吃鱼
武汉大学 大数据开发工程师
收到那个的笔试呀,我一个也没有
1
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发布于 2023-03-04 07:31
湖南
直通offer助手
华中科技大学 前端工程师
这份简历展示了你作为一名大数据开发工程师的教育背景、工作经历、项目经历和职业技能。但是还有一些地方可以改进,比如教育背景和目标岗位的匹配度可以提升,过往经历等模块也需要优化。希望你可以进一步完善这些方面,让简历更加出色! 点击获取免费简历点评哦! https://www.nowcoder.com/link/re-comment?serialNo=5e97f2d6a18d476f953442bc5854d399
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发布于 2023-11-17 01:42
北京
毒书破万卷
门头沟学院 数据仓库
学校是燕郊的吗
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发布于 2023-04-16 08:59
北京
鹿20230412164556
你可以到校招vip这个网站上找专业老师帮你看看,我当时也是简历一直被拒,后来找了老师n
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发布于 2023-04-12 16:55
陕西
yyyyyjzzzzzz
RMIT University 产品经理
应该实力没啥问题,学历不够
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发布于 2023-03-28 15:00
北京
九胖
湖南大学 数据其它
我这里点击就送
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发布于 2023-03-27 15:16
湖南
编程王201908142228456
腾讯_qq音乐_大数据开发
秋招不投?大厂校招只在秋招
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发布于 2023-03-20 23:20
广东
Int程序猿
重庆交通大学 Java
应届生一年工作经验,工作随便找了
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发布于 2023-03-04 00:15
重庆
卒获有所闻
快手_商业化_Java开发工程师
应该是投的都是大厂吧
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发布于 2023-03-03 20:35
广东
卷卷豚
广东工业大学 大数据开发工程师
m
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发布于 2023-03-03 20:24
北京
蓦_然
广东工业大学 大数据开发工程师
秋招直接跳过等春招?
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发布于 2023-03-03 18:52
湖南
天桥下的打工仔
楼主
大数据开发工程师
求助!
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发布于 2023-03-03 17:16
北京
暂无评论,快来抢首评~
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先给核心结论:Agent面试的核心逻辑,永远是「基础概念验证→落地能力验证→思考深度验证」,所有的问题都围绕这三层展开,面试官不是看你背了多少概念,是看你有没有真的把Agent用起来、有没有解决过真实的落地问题。下面分6大模块,把Agent面试的高频问题、回答核心要点、加分技巧,全给大家讲透,建议收藏。一、基础概念必问题(面试开场第一道门槛,答错直接凉)这类题是面试的敲门砖,主要验证你对Agent有没有基础认知,答错了基本一面就挂,回答核心是「讲清本质,结合自己的理解,别只背概念」。你理解的AI Agent是什么?和大模型对话、RAG应用有什么本质区别?1. 核心定义:AI Agent是能感知...
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04-13 10:09
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面试通过了,但是其实待遇没有之前的待遇好 没辙了去看看吧
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04-06 15:31
已编辑
吉林大学 Java
投简历,但是没人要
人生第一次主动投递简历,深受打击总共打招呼120,其中67个未读,34个已读不回,主动涌上来的5个字节和3个华为kpi,婉拒。最后11个投递简历,然后6个已读不回,2个询问实习时间后口头承诺约面,3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛4.6。并非没人要,去手子了
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不一定非要 boss 上找,官网直接投递也行,现在美团字节 pdd 携程等等暑期都开了
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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...
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