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字节研发校招
03-05 11:33
字节跳动_TikTokShop_HR-TA(实习员工)
发布于浙江
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字节国际电商招聘27届前后客户端同学啦
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门头沟学院 安卓
有南方城市的客户端岗吗
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发布于 03-10 21:10
浙江
Elyr1c
安克创新深圳分公司_PDP_后端开发(实习员工)
有深圳的岗吗
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发布于 03-07 14:34
广西
牛客844904514号
广东碧桂园职业学院 Java
前几天面后端挂了,不知道有没有脏面评,现在能投前端试试吗
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发布于 03-06 17:16
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我觉得我还能再吃点
门头沟学院 后端工程师
招测开吗
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发布于 03-06 14:16
北京
我是深人
门头沟学院 Java
还收26届春招么
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发布于 03-05 11:39
重庆
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ES17(ES2026)新特性
发布时间:预计 2026 年 6 月 截至当前时间点(2026-03),以下特性已在 TC39 达到 Stage 4,预计纳入 ES2026 正式标准。 1. Temporal(现代日期时间 API) Temporal 是 ES2026 最重磅的特性,提供了全新的日期时间体系,取代饱受诟病的 Date。 基本用法 // 获取当前时间(带时区) const now = Temporal.Now.zonedDateTimeISO('Asia/Shanghai'); console.log(now.toString()); // 2026-03-25T14:30:00+08:00[Asia/Sha...
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03-18 12:32
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淘天27届实习招人啦
组里氛围愉快,技术强,招Agent和算法,简历直达Leader,有意私聊我,速来~以下为JD内容:职位描述1. 大模型驱动的算法革新:参与大模型(LLM、多模态大模型)在电商核心场景(搜索、推荐、广告、多智能体对话等)中的算法创新与应用;研究大模型与经典搜推广模型的融合方案,提升模型效果与用户体验;2. 下一代AI系统构建:通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术,面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署;尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向,推动AI技术在电商领域的创新应用;3. 大模型在亿级用户规模落地的实战:直面淘宝数亿用户、百亿级行为数据的挑战,落地大模型应用;参与双11、618等顶级电商场景的算法优化,见证大模型技术驱动商业增长的完整链路。职位要求1. 计算机科学/人工智能/机器学习等相关领域的硕士或博士,具备扎实的编程基础(Python/C++/Java),熟悉常用算法与数据结构;2. 掌握机器学习基础理论,了解搜、推、广系统/自然语言处理/多模态等至少一个领域;3. 有PyTorch/TensorFlow等框架使用经验,参与过算法竞赛(Kaggle/天池等)或开源项目者优先;4. 对AI技术充满好奇心,主动关注大模型、搜推广系统、NLP、强化学习等领域前沿进展;5. 在顶级会议或高水平期刊发表过论文,或有复现前沿论文的经验者优先;6. 具备较强的问题拆解能力,能通过数据分析定位业务痛点并提出创新思路;7. 良好的沟通能力,能与工程师、产品经理高效协作,将技术方案转化为业务价值;8. 对电商场景有基本认知,愿意深入理解用户需求与商业逻辑。【加分项】1. 有大模型训练/微调经验(如Llama、GPT、多模态模型)或搜推广算法相关项目经历;2. 有海量数据处理经验或者大厂实习经验;3. 在算法竞赛中获得优异成绩(ACM-ICPC/挑战赛TOP10等)或者顶会论文发表。
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03-24 15:58
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3-24-梦尔达-二面
测试的常见类型有哪些?看你用了部署ai,请问你用它干了什么?你在测试当中是怎么利用ai的?缺陷的生命周期?数据库断言解释一下?如何分析sql语句?你的自动化测试框架相比postman、apifox有什么优点?有用过openclaw吗?详细说一下遇见一个问题不确定是不是bug该怎么办?自己的职业规划?能实习多久?你手上有多少offer了?投简历的时候是只投杭州还是北上广深都投?为什么选择杭州?二面一个男的面试的,答得一般化,这个面试官有点注重ai的使用,面了15min,在问到你在测试当中如何利用ai的时候回答的不太好,面试官说了就这些吗?感觉要挂#牛客AI配图神器#
查看14道真题和解析
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03-23 16:38
软通动力_招聘主管
菊厂实习生招聘
有想法的同学私,各种小tips
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03-19 16:20
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Caffeine原理
ps:如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助,可以关注我,给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏;同时不要吝啬您的花花Caffeine是Java生态中性能顶尖的本地缓存库,对标Google Guava Cache并实现全面超越,主打高吞吐量、低延迟、超高缓存命中率,核心优势源于创新的淘汰算法、精细化并发设计和高效内存管控。它完美解决了传统LRU缓存污染、LFU内存开销大、新热点数据难留存的痛点,成为分布式系统、本地缓存场景的首选方案。一、底层存储架构:高效并发+低开销统计Caffeine没有重新造轮子,而是基于Java原生并发容器优化,搭配专用数据结构实现读写分离、无锁争抢,核心存储组件分为...
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