车载测试有什么靠谱的机构？

背景专升本+双非硕，春招目前拿到俩offer，都要提前实习：1.北京，实习240一天，转正11*14，一家小厂，规模只有20-99人，应该是做智能体这块2.广州，实习6k，转正10k，公司规模100-499人，公司业务貌似是做那种车载终端，然后今年新开了一个ai部门，说是老板很重视亲自带，然后面试是老板亲自面的，全程没问技术问题，反而在问学校是不是211，导师有没有什么title还有高考分数这种，然后岗位看上去像是做vibe coding。

大家好，我是小志，目前在淘天负责推荐算法方向，主要是首页猜你喜欢（首猜）场景的个性化推荐优化。平时都在和代码、论文打交道，今天特意来牛客开个直聘点，想给自己的团队挖几个靠谱的同学～✅ 关于我们团队我们组是淘天核心推荐算法团队之一，业务覆盖亿级DAU的首猜场景。团队氛围大概是这样：•扁平化管理，没有PUA，mentor带人比较认真•不卷无效加班，只卷技术突破•周五下午经常一起头脑风暴（或者研究哪家奶茶好喝）•有不少技术讨论，学到东西比较快过去一年我们主要在探索几个方向：•LLM + 推荐（提升内容理解能力）•强化学习在推荐策略里的应用首猜是淘天流量最大的推荐场景之一，DAU是亿级规模，很多算法优化上线后效果反馈其实很直接，这一点还是挺有成就感的。✅ 我们比较看重的能力•扎实的算法基础：机器学习、深度学习基础扎实，熟悉至少一个主流框架•编程能力：熟练使用Python/C++中的至少一门，代码习惯好•业务理解力：对推荐系统有基本认知，最好有相关项目或实习经验•学习能力：对新技术敏感，愿意主动学习LLM、RL等前沿方向✅ 人才的加分项•有顶会论文（KDD/ICML/NeurIPS/SIGIR等）•有推荐/广告/搜索相关的实习经历•熟悉LLM、强化学习等前沿技术•有大规模系统开发经验•开源项目贡献者❌ 可能不太适合我们组的人•只刷题但对业务没有兴趣•不愿意沟通、习惯单打独斗•对技术没什么热情，只想"稳定打卡"💬 关于组内的一些大实话工作强度：电商业务会有大促周期，比如双11前后会忙一些。平时节奏还可以，我们组不太卷工时，更看结果。技术栈：主要是Java/Python，底层有自研的机器学习平台。新人会有完善的培训体系，不用太担心上手问题。发展前景：推荐算法是电商的核心竞争力，经验积累后无论是内部晋升还是外部机会都很多。🙋 我个人在组里的感受•能接触到真实大规模推荐系统•mentor带得比较细，新人一般都会有人手把手带•组里会定期有技术分享，讨论氛围还挺好的如果是刚毕业想做推荐系统，我觉得是一个还不错的起点。📮 简历投递方式目前组内 27届实习/校招有HC！重点关注：•推荐算法工程师•推荐算法工程研究方向：主要是 LLM+推荐、强化学习在推荐中的应用。我们希望你：有扎实的算法基础，对推荐业务有热情，有极强的Debug直觉。直接把简历以「姓名+学校 +申请岗位 +」命名发到我的邮箱，xiaozhibo.xzb@taobao.com！我会亲自看，合适的同学直接推给HR安排后续流程，主打一个快准狠，一般反馈会比较快。❓ 你可能想知道的事Q：淘天对学历背景有要求吗？A：淘天对学历背景不设限，欢迎大家投递！Q：测评和笔试重要吗？A：测评和笔试是淘天甄选人才的重要环节，会作为参考，但不是决定性因素，也请同学们认真准备。Q：没有电商背景可以投吗？A：当然可以！我们更看重你的学习能力和算法功底，业务知识可以进来再学。Q：实习转正概率大吗？A：表现优秀的实习生转正概率很高，我们prefer自己培养的人。Q：面试流程是怎样的？A：一般3-4轮技术面+1轮HR面，全程高效推进，不会拖很久。Q：base在哪里？A：杭州/北京（视HC情况）💡 大家问得最多的问题统一解答1. 校招HC充足吗？今年我们团队有多个HC，算法、工程都有需求，欢迎大家投递！2. 实习和校招可以都投吗？可以的，实习表现好可以直接走转正流程。3. 非计算机专业可以投吗？只要基础扎实、有相关项目经验，专业不限。🌟 最后想说：校招选择很重要，但不要焦虑。找到一个能让你持续成长的环境，比一时的package更重要。如果你对推荐算法感兴趣，想在大厂核心场景做有挑战的事，欢迎加入我们！👇 大家有关于行业热点前景/实习转正/技术选型/面经等方面的问题都欢迎在评论区和我互动提问。比较短的问题我会直接在评论区交流，如果是比较复杂的问题我会单独再出一篇笔记聊聊，大家记得持续关注噢！也欢迎大家帮忙转给正在找算法岗的同学～

1. 自我介绍，说说你的项目经历和技术方向。答：按"背景 → 技术栈 → 代表项目 → 求职意向"四段走，控制在2分钟星星充电是充电桩方向，如果有IoT、通信协议、嵌入式Linux相关经验要重点提结尾说一句为什么对充电桩/新能源方向感兴趣，体现你做过功课2. 你的项目有没有实际落地，落地过程中遇到了哪些和开发阶段不一样的问题？答：考察项目真实性和工程化思维，不是考你功能实现了多少落地和开发的典型差异：实验室环境和真实环境的差异（电磁干扰、温度、电源质量）、用户使用方式和预期不一致、硬件批次差异导致的兼容性问题如果项目没有落地，要说清楚做到了哪个阶段，测试验证了哪些场景，不要...