谈谈华为OD

华为OD说说我的了解,欢迎大家讨论(大家可以讲你真实知道的事情,不要用一些听说、猜测的事情来质疑 ),欢迎大家提问,也欢迎大家投递。

华为员工,每年增加15000人左右,补充途径只有3种:

1、校招8000人,难度中,22届毕业生特别多,其他大厂招的少,难度大了许多;

2、OD转华为6000人,难度低,社招,工作内容、强度与华为员工一样,薪资待遇也基本一致;

3、17级以上社招,难度高,简历筛选要求高,面试难度大,有大厂经历的可以走这条路,薪资待遇还是可以匹配的。

华为OD是什么:

OD。全称(Outsourcing Dispacth)模式,目前华为和德科联合招聘的简称。目前华为社招大多数是OD招聘,17级以下都为OD模式,OD模式也是华为提出的一种新的用工形式,定级是13-17级,属于华为储备人才,每年都会从OD项目挑优秀员工转为正编。--考来的,描述的很准确。

华为OD值得去吗,我关注以下三个方面:

收入:D1-D5 五个级别,薪资10-40K左右,年终奖2-4个月,周六加班双倍工资,下个月发。入职OD会有一定薪资上涨,之后每年一次加薪,OD转华为一次加薪。

成长:华为的研发流程、华为的学习平台,工作内容与华为员工一致,只要你愿意,成长空间很大。不少公司,入职一两年后,就没有多少成长了,华为的氛围会推动着你,持续学习和成长。

工作氛围:工作强度与华为员工一致,124晚9点,35晚6点,项目紧急的话,周六会安排加班,我们部门每年2-3个月过点前会比较忙,其他时间还好。平时的聚餐,体育活动,春游,秋游都挺多的,大家整体素质比较高,好相处。工作时间长了之后,会有一定的心里压力,催人前行,很锻炼人。华为员工也不会歧视OD的身份,如果有的话,我认为是个人的人品问题,这种人在哪都有!

我身边的OD同事:

从19年开始,我身边陆续入职了7个OD同事,再加上6名华为员工,我们组一直保持十几人规模,工作内容由主管统一分配,并不会区别是否是OD员工,关注的更多是能力和工作的匹配度。

到2022年5月,1名OD同事因家庭原因离职,其他6位OD同事,已有4位转为华为员工。

OD转华为公司要求:通过公司专业级认证,入职1年,绩效优秀。其实还有一点,部门有华为员工的名额,我们部门名额比较多,所以转的多。

与一个985本科生的聊天:

很多人介意OD的名号,如果你有意向加入华为的话,可以走OD流程。

认识了一个985本科学生,考研二战失败,走了华为OD流程,他给我讲了他来OD的原因:

1、他认为,第一份工作去大厂很重要,但是对于他这种没有工作经验的人来说,去其他的大厂比较困难,走华为OD流程是最简单的路。

2、他了解OD转华为的流程,有在华为的同学也证实过,他相信自己有能力,1年后转华为。

3、更注重工作的实质,不太在乎名声。

华为OD的面试流程:

1、投递简历,同时提供姓名、邮箱、手机号、身份证号,用于锁定。

2、机试。3道算法题,400分满分,一般一周的准备时间。

3、2轮技术面试。

4、HR面和主管面。

5、录用审批,发offer。

如果你可以直接参加机试的话,整个流程1-2周就完成了。

Q:应聘个OD为什么HR第一次联系我就要提供身份证号码?

A:招聘系统规则和流程需要,一是需要身份证号码查重,确保你目前没有在任何部门流程中(名字+手机号码有时不一定百分百准确);二是需要录入系统生成唯一有效简历ID(当然系统会对部分数字打码保护隐私);三是机考和综测申请等都需要身份证号码作为查重凭证,确保半年内你没有或只参加过这一次机考和综测。如果了解了某个部门的业务/岗位是自己比较感兴趣的,或者觉得这个HR是比较靠谱的,正常提供即可。

Q:如果提供身份证号码被锁在A部门,在A部门面试没过,或者对B部门岗位更感兴趣能不能从A换到B部门?

A:一般情况不行的,面试没过情况,你只有在HR或主管面没过才能换部门,后续一二面没过换部门也很难了;面试正常情况,你需要跟A部门HR沟通能否换本部门其他地点/岗位,或者让他跟B部门沟通,把你转去B部门面试,如果在A部门面试全部通过,换B部门需要重新HR+主管面,定级无法改变。总的来说,最好前期沟通充分一些再决定是否提供身份证号码,毕竟遇到一个跟自己很match的部门或一个靠谱的HR也需要些运气。

Q:入职A部门后如果想换B部门容易吗?

A:实话实说,不容易,很难!不过也看你的领导态度,我有遇到过因为岗位和业务方向与过往经验不是很匹配,找领导积极沟通,领导同意同BU内转部门的,跨BU调动的审批和流程确实很麻烦,所以最好一开始的选择就要充分了解,谨慎决策!

Q:OD转华为必须连续两次绩效A吗?

A:最好是,但不一定,一般拿过一次也行,绩效A占比大概在20%左右,主要取决于你所在部门转的指标多不多,和你同符合基本条件OD同事之前的竞争激烈程度。本部门OD基数多还是少对转正编难易影响不是绝对因素,关键还是指标!指标!指标!(其实有些部门的主管看你考过了专业级,你干得也还行,绩效会给A的,所以你懂的,和领导关系不能处得太差!)

Q:OD转华为后会有明显涨薪吗?

A:一般按同级转,比如D3转15级,但是薪酬是否涨不好说的,综合因素太多,比如你当时以OD进来的时候也许已经倒挂同级正式老员工了(你也许会说:他有股票呀!但实际情况有些老员工真的配的那点股票+绩效一般 一直没怎么涨的那点工资真的不如OD),或者当时因为上一份流水base太低,进来也不高,又或者你进来后虽然成功转了,但实际能力不一定真的强到能一下子加很多薪。个人建议你转了之后,奋斗一下争取正式满2年后绩效好看到能不能配点股吧,或者升一升级。对了,转正式后,也要满一年才能通过”内部人才市场“转其他部门。

Q:OD转华为会卡院校吗?

A:会,但不是绝对,意思不是一刀切。总的来说肯定是985、211、一些电子邮电类等理工强校(如桂电、杭电、西邮、重邮、南邮等)成功概率更高,但我也有见过普通一本转 成功的,有时候也要看你所在的部门、你的BOSS,当然最重要的是你是不是足够优秀,院校背景这个没办法改变,但你的能力你的绩效体现是不是强到不给你转没有道理?说话你都强到这份上了,就算转不了出去也是香饽饽,转正编这个事吧它也有点像”围城“,是不是一定要转仁者见仁智者见智吧!

Q:OD稳不稳定?

A: 华为其实很少大规模裁员,业务的基本盘是比较稳的,历史上主要因业务出售有较大的组织人员调整(如 华三 ——跟现在的 新华三有关系的,所以你应该知道为什么叫“新”华三; 华为海洋——做海底光缆的; 华为电气——这个很牛逼,被收购后骨干团队不愿意给老外打工,直接干出了十几家A股能源、工控领域上市公司,去年重组建立的数字能源公司大家可以关注一下; 荣耀手机——永远的“意难平”; X86服务器——这个影响还好,咱还有自家基于arm架构的鲲鹏和达芬奇架构的昇腾),虽然最近任总说“要把寒气传递给每个人”,但是目前并没有大规模裁员的情况,除了一些确实比较边缘的非盈利业务,还有其他业务线暂停了招聘,计算、数字能源、上海海思,GTS等产品线还在大量招聘。从稳定性来说,目前相比于裁员 浪潮下的互联网和传统外包公司还是要高的。

Q:23届没有校招offer的同学可以应聘OD吗?

A:暂时不可以,OD招聘本质也是社招的一种,需要拿到毕业证和学位证后才可以应聘(如果没拿到毕业证和学位证就参加了OD机考,需要等半年才能再参加,请慎重)。

最后打个广告,招录Java,python,C/C++,Js等主流软件开发,也招软件测试

主要地点: 东莞、深圳、杭州、 西安,长沙,上海,武汉,成都、南京、北京

全部评论
主管面会挂人吗
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发布于 2023-08-11 22:47 海南
贵州大学不会被卡学校吧
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发布于 2023-08-10 15:08 河南

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03-23 20:09
已编辑
百度_高级研发工程师
刚面完一把大厂的 AI 核心业务线,遇到个懂行的总监,一直在大模型微调这块给我挖坑,估计想看我是不是那种只会调第三方 API 的“外包型开发”。顺手把面试过程复盘一下,供后端转 AI 方向的兄弟们参考。一、 避坑:千万别在简历上乱吹“全量微调”很多后端兄弟为了简历好看,上来就写自己主导了全量微调(Full Parameter Fine-tuning)。这在懂行的人听来挺扯的,全量微调极其烧钱,动辄几百张 A100 显卡,普通业务线哪来这个算力和预算去给你折腾。面试时我直接兜了底:结合咱们真实的业务场景,我只参与了指令微调(SFT)和参数优化。其实大厂现在勒紧裤腰带,最看重的就是“花小钱办大事”,精准踩中降本增效和 ROI 才是正解。二、 被追问的深水区:怎么防“灾难性遗忘”后来聊到把公司的私有业务数据喂给开源大模型时,总监顺理成章地问到了“灾难性遗忘”——模型学了公司的业务黑话,结果连基础的逻辑推理都不会了。应对这个,我切入了用正则化(Regularization)做权重约束的方案。作为 Java 开发,能把这俩概念用大白话解释清楚,面试官基本就认可你的算法底子了:L1 正则化 (Lasso): 核心在于惩罚项 \lambda \sum |w|。它的特性是会产生稀疏矩阵,能把大模型里很多不重要的特征权重直接清零。我结合了他们公司的端侧场景聊:在智能硬件上部署模型,内存和算力死贵。利用 L1 的稀疏性可以大幅压缩模型体积,在不怎么掉精度的情况下,保住端侧的推理速度。L2 正则化 (Ridge): 核心是 \lambda \sum w^2。它不会把权重变 0,而是让其变得平滑。大模型的底座参数是跑了万亿 Token 炼出来的完美状态,加新知识时,L2 就像个限流器,防止底座权重发生剧烈漂移。这样既吸收了业务知识,又不会过度拟合。三、 找准后端的生态位:不抢算法的活最后面试官试探性地问:“既然算法原理这么熟,那这微调的训练代码是你用 Python 写的吗?”这绝对是个坑。做后端的一定要守住自己的边界,不能瞎揽活,我当时直接拉回 Java 主场:“炼丹跑 PyTorch 脚本主要是算法团队在搞。作为后端,我在微调链路里的核心价值是做‘数据工程化’。大家都知道 Garbage in, Garbage out,微调的上限全看数据质量。我主要用 Java 跑高并发的 ETL 任务,从 MySQL/ES 里把真实的业务日志抽出来,洗掉敏感词和废话,组装成严格的 {"instruction": "...", "input": "...", "output": "..."} 格式。没有后端的这条数据流水线,算法团队连干净的‘饲料’都拿不到。”总结:后端面 AI 岗位,最吃香的画像其实是:懂点算法底层逻辑(知道显存怎么省、遗忘率怎么控),但核心精力全扎在工程落地(清洗海量数据、保障系统并发)上的务实派。希望对大家有帮助。
查看3道真题和解析
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📍面试公司:深圳某小厂🕐面试时间:2026/3/16💻面试岗位:Java后端工程师❓面试问题:1. 先自我介绍2. 介绍项目3. 有哪些基本数据模型4. JVM内存模型介绍一下5. 用过哪些数据库6. MySQL有哪些索引7. 可以从哪方面进行SQL语句优化8. Linux有用过吗,有部署过项目吗9. Docker 怎么查看容器进程10. Docker 如何进入容器11. MySQL 你熟悉哪些关键字12. 左连接和右连接有什么区别13. Union 和 Union All 有什么区别14. Redis有使用过吗15. Redis支持哪些数据结构16. 什么场景更新数据?(缓存一致性)17. 使用过多线程吗18. 实现多线程有哪些方法19. 线程如何按顺序执行20. Java反射机制有了解过吗?能用来做什么21. 表单提交,Get和Post有什么区别22. 有用过Git吗,有合并过分支吗23. 如果让你合并你拉的子分支到主分支,你会怎么做24. 有用过前端vue吗25. 如果在父组件调用子组件,我该怎么调用26. 有用过AI吗27. 反问环节(询问业务,薪资)🙌面试感想:这次面试总共面试了30min,面试起来比起前一次好多了,面试官的语气感觉也挺好的。这次面试的内容挺基础的,大部分都能够答得出来,但是还是不太连贯,回答起来脑回路不太清晰,还有就是我感觉麦克风的质量不太行,OBS听起来倒是还不错,但是回看tx会议里的录像又有底噪。总的来说感觉还不错吧。
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