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ch1ld
04-14 21:22
浙江科技大学 C++
发布于浙江
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#HR面都在聊什么?#
原以为技术面稳过就放松警惕,没想到 HR 面也全是考验。被连环追问薪资底线、能否接受加班,还问了其他 offer 的情况,全程暗藏压力陷阱。
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04-16 13:34
已编辑
湖南大学 反欺诈/风控算法
[程序员求职插件分享] 算法刷题笔记 + 间隔复习 + 深度学习复盘 + AI 对话时间轴
大家好,之前我在论坛发了 CodeNote Helper 的第一个帖子。这个插件最初是为了帮我自己准备算法实习写的(https://github.com/Philip-Cao-9527/code-note-helper)。非常感谢大家当时给的支持。发帖后有朋友在其他的论坛的评论区聊到了 AI 发展对程序员的冲击。面对 AI 越来越强的能力,我之前也迷茫焦虑过天天手撕算法的意义。但后来我想明白了,目前的客观现实是绝大部分大厂暑期实习跟秋招的考核标准依然是算法,少部分比如蚂蚁会直接考 AI coding,社招我目前还不太清楚。不管未来几年行业怎么演变,眼前的面试关还得自己过,先上车才能思考后续的发...
面试___岗的必刷题单
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04-15 13:53
河北工程大学 机械设计/制造
海康都面到第几轮了?
海康社招结构岗,hr面后一周无消息,发微信不回,正常吗?
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04-16 08:57
广西大学 算法工程师
美团 AI应用开发 二面
1. 你现在做的系统如果让我一句话理解,它解决的核心问题是什么2. 如果让你重新设计这套系统,你会先拆哪几个边界,而不是先画微服务图先拆交易主链路和旁路能力。主链路只保留强约束动作,比如下单、库存冻结、支付确认、履约状态推进;旁路能力像风控、推荐、画像、报表、运营分析都要尽量异步化。再往下拆数据边界,订单事实、库存事实、支付事实不能混成一张万能表。最后才是服务边界,因为很多系统不是服务没拆好,而是业务一致性边界一开始就画错了。3. 一套交易系统里,什么地方最容易被误判成“性能问题”,其实是模型设计问题最典型的是状态字段过载。很多系统把几十种业务状态塞进一个 status,然后所有查询、补偿、回...
AI-Agent面试实战...
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04-15 11:08
门头沟学院 数据分析师
入职携程机票BU 大半年,聊聊体验
bg:25届985硕,去年刚入职携程机票BU的25届校招生。看到这个话题,也来凑个热闹,想和大家分享一下真实体验,给正在求职的学弟学妹一些参考~关于新人培养:不是放养,是真有人带担心新人没人管?我们组完全不存在。进来第一天,导师就带我过机票核心业务逻辑,告诉我每个工作的背景和目的,帮我理解业务。最让我安心的是,导师从不嫌我问题多。有次我对一个数据指标理解有偏差,他专门抽出半小时,从埋点逻辑讲到业务口径,还让我去翻历史文档加深理解。这种手把手教的氛围,让我进步特别快。关于项目参与:一个月就开始独立出报告很多人担心校招生进去就是“打杂”,但我的经历完全不是这样。第一个月,导师开始布置任务,让我独立出具分析报告。虽然前期有导师带,但真正上手才发现,既要熟悉业务,又要摸透数据平台,压力不小。不过做完第一份报告后,我对机票业务的理解一下子深了很多。后来我接了一个日本市场的分析项目,帮当地团队挖掘增长机会。我分析了用户、订单和行为数据,帮他们找到了新客来源,也优化了投放渠道,提升了ROI。看到自己的数据洞察真正落地、推动业务发展,那种成就感比单纯写代码来得更直接。关于团队氛围:高效、目标感强、温暖如果让我用三个词形容我们团队,我会用高效、目标感强、温暖来形容我们团队。我们做事以效率为第一目标,最快解决问题。所有工作都围绕核心目标展开,不绕弯子。领导很关心大家,经常有一对一沟通,团建活动也不少。这种氛围让我觉得,干活不只是完成任务,是在一起做有意义的事。关于卷不卷:不盲目内卷,也不敷衍工作平时节奏大概是早十晚八或早十晚九,遇到复杂任务会晚一点,但大部分额外时间都是用来做业务探索或自主学习。周三周五可以居家办公,这让我能更灵活地安排时间。携程的工作生活平衡,不是躺平,而是把精力放在有价值的事情上,不做无意义的内耗。用心做事,就能收获结果。一些日常碎片- 周五技术分享会,同事讲踩坑经验- 食堂15块一荤两素,晚饭有餐补- 11楼有健身房,下班常和同事约跑步- 转正答辩,既是对工作的总结,表现好还可以上调薪资,很有激励作用- 女性友好,关爱员工最后想说如果你不想只写CRUD,想在真实业务场景中磨炼技术,想有靠谱的导师和队友,而且对旅游和出行感兴趣,那么欢迎来机票BU,用数据赋能出行,为用户创造更好的体验。
携程工作强度 163人发布
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04-16 08:57
广西大学 算法工程师
美团 AI应用开发 一面
本地商业1. 先做一下实习时候的业务介绍,有什么提升2. AI Coding 功能从能演示到能交付,中间差的到底是什么差的不是模型会不会写代码,而是系统有没有交付闭环。演示阶段只要能在几个样例上生成看起来对的 patch 就行,但生产可交付要求它能处理不完整需求、脏仓库、编译失败、依赖缺失、测试不稳定和回滚策略。真正落地时必须加任务约束、静态检查、sandbox、单测回归、补丁审计和失败分级,否则所谓“生成功能”只是把风险后移给人。AI Coding 一旦进入真实研发流,评价标准就从“会不会写”变成“出了错能不能收住”。 def deliverable_check(repo, patch): ...
AI-Agent面试实战...
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HR面细节
忍耐王
举报了
薪资底线咋答
加班怎么回复
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