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匿名牛油
2024-04-03 00:08
不愿透露姓名的神秘牛友
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佬们,究竟是算法还是java开发
bg 双一流本硕(感觉在算法里不太能打)
微软nlp实习+商汤cv实习
研究方向和cv nlp无关,也因此相关方向0论文
暑期实习被拒麻了,一般能拿到面试机会但是二面被拒,可能自己硬性条件不够(学历,论文)
听劝,是算法还是开发?各位uu们组里的师兄师姐都啥情况啊😂😂
#实习,投递多份简历没人回复怎么办#
#投递实习岗位前的准备#
#我的实习求职记录#
#java学习#
#算法秋招#
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想踢足球的小鱼干在写bug
门头沟学院 Java
走得哪个方向最后
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发布于 2025-03-03 13:57
江苏
Devs008
美团_大模型算法工程师
强的佬,算法吧
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发布于 2024-04-03 15:18
辽宁
已删除
淘天在职算法,可以帮转多模态,AIGC算法方向,help修改简历,面试和添加项目经历,下面是喂芯
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发布于 2024-04-03 14:43
浙江
HAAAAAaaaaa
中国科学技术大学 机器学习
😂不是,你这实习咋两个方向呀。
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发布于 2024-04-03 11:51
浙江
暂无评论,快来抢首评~
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05-12 17:53
杭州电子科技大学 运营
这些企业真舍得给钱啊
好羡慕走AI技术方向的人,实习薪资这么高😱 人比人气死人😭
勇敢的嘟教授在考古:
芯片公司挣得多多的,钱给的还不如互联网
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05-12 17:22
美团_测试开发
租房避坑指南
本篇文章汇集了我在北京三年的租房踩坑经验,找实习或者校招入职的小伙伴可以看一下。提前找房子的时间如果是找中介一般提前三五天或者一周左右就可以了。如果是自己找,那一般要提前一周左右就得开始看,从网上看或者找转租等等。找房子渠道自如链家等:这种属于大厂下来做租房生意,好处是有保障不会被坑的很厉害,有大问题可以直接去平台投诉。缺点只有一个那就是比较贵,想稳定那就得多给钱。小某书:小某书或者某音等等也可以找到一些资源,但是分为两种,一种是中介在上面放的房源,另外一种就是真实的转租。中介:中介的好处就是房源很多,你想找哪里的房子直接多加几个中介就行了然后房子的价格也不会太贵,因为选择多可以根据自己的情况...
打破求职信息差
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05-10 16:48
门头沟学院 Java
这人简历写的烂透了
求佬看看简历有啥写的不好需要改进的,四月底开始投暑期,就得到一个字节的面试,一面挂,其他投的全泡池子,给孩子整抑郁了,已经想创死了
程序员小白条:
主要原因,投递太晚了,快手应该早点溜了,你都从去年9月开始的,半年也差不多3月跑路了,这样的话,至少有5个以上的面试机会
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05-13 03:03
已编辑
字节跳动_飞书_全栈开发(准入职员工)
我来的时候,江水很平静
“无名小卒,还是名扬天下?”我知道很多人都不觉得我能走到今天这一步,当然,也包括我自己。在我的人生里,有两部作品刻下了最深的烙印:《斗破苍穹》与《龙族》。它们总被人拿来对照:一边是萧炎的桀骜轻狂,一边是路明非的怯懦衰颓。有人说,天蚕土豆没见过魂天帝,但江南见过真凯撒。我时常觉得,自己就是那个衰小孩路明非。可路明非可以开挂,我不可以;我也无数次幻想过,能拥有萧炎那般年少轻狂的人生,可我没有他与生俱来的逆天天赋。我只是个平庸的普通人,一个看过《斗破苍穹》却开不了挂的路明非,只能一步一步往上爬。从我下定决心找实习的那一刻起,我就给自己定下了目标:“我一定要为字节跳动卖命.jpg”。萧炎有他的三年之约,我有我的两年半之约(其实是一年半)。2024.11.20,科大讯飞的第一封实习offer落进邮箱,我迈出了这场奔赴的第一步。2025.8.18,放弃百度转正的安稳机会,转身走进前路未卜的不确定里。2025.11.14,我选择走进字节跳动,以实习生的身份重新出发。2026.3.25 - 3.31,一周速通上海飞书,幸遇赏识我的伯乐,斩获Special Offer。被告知面试通过的那一刻,我的内心无比平静,就像这个offer本就该属于我。不是侥幸,是应得的。这一路,有人看轻过我的出身,不相信我能走到这里;也有人在我看不见前路的时候,替我举过灯。没有他们的鼓励与支撑,就没有今天站在这里的我。我看到了自强不息的激荡,那是一个双非的伟大乐章!我是雨夜迈巴赫,我要开启属于我的新篇章了。
在看牛客的本杰明很勇...:
真心祝贺l总 我永远的偶像 我滴神
春招至今,你收到几个面试...
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05-13 14:40
广西大学 算法工程师
快手 AI应用开发 一面
1. 自我介绍2. 介绍你的实习项目,你做了哪些事情以及你的思考3. 升级之后 tool 调用准确率提升了多少,怎么衡量答案:tool 调用准确率不能只看模型有没有调用工具,而要看调用的工具是否正确、参数是否正确、调用顺序是否正确、结果是否被正确使用。我们会把一次工具调用拆成几个指标:工具选择准确率、参数填充准确率、无效调用率、重复调用率、最终任务成功率。比如升级前模型经常把“查询保单责任”和“查询历史理赔”混淆,或者漏传 policyId。后来通过工具分域、意图路由、参数 schema 校验和少量高质量样例,工具选择准确率从大概 82% 提升到 92% 左右,关键参数完整率从 88% 提升到...
AI-Agent面试实战...
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