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静庐做题家
江西财经大学 测试开发
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@开挂了的芝士很中意你:
哔哩哔哩内推,哔哩哔哩内推码
1️⃣公司氛围:大家都很年轻,工作氛围很轻松,可以带宠物上班,楼层里经常会有小狗小猫出没,很适合喜欢小动物的朋友们~我见识超多品种的可爱的乖猫乖狗,年轻的同事里也有很多超级美丽/帅气的小姐姐小哥哥,上班都变得快乐不少。2️⃣工作时间:10到7,弹性打卡,我们组不卷,整体上也不怎么卷!全靠内驱力,上班几个月下来确实是这样的,请假也比较容易!总之就是体验很好~没有强push的感觉3️⃣公司福利薪资:研究生一天350+15饭补,本科生300+15饭补,8点半之后免费加班餐,入职会送100元会员购代金劵+小电视,可以买抱枕、手办~不定时还会有Up主扫楼,阿B内部有很多社团可以参加,B站大学欢迎大家,加班也有免费的加班补贴和夜间打车报销!有机会追星成功哇哔哩哔哩热招岗位,offer概率更大~每周末都有笔试推荐算法工程师(直播/首页推荐)【2026届】算法工程师(语音方向)【2026届】搜索算法工程师(深度学习模型方向)【2026届】广告算法工程师【2026届】广告模型算法工程师【2026届】游戏算法工程师【2026届】内推链接:https://jobs.bilibili.com/campus/positions?type=3&token=f6600f7b-f77f-4c97-8db1-c4cf2911417f&page=1内推码:LB8871投递的朋友欢迎评论区留言,如SZX+游戏算法,我来确认是否内推成功~欢迎各位加入阿B
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2025-12-30 15:44
正浩创新EcoFlow_海外销售(准入职员工)
正浩创新内推,正浩创新内推码
📦两个部分:上班感受+公司福利~ 上班感受:快节奏 体验感十足 ⭐️ 学习:每天时间很快也很累,感觉要学的要做的东西真的太多,我会不断的向内求,如果有问题我会及时记录然后及时询问前辈,作为刚入职小白,新知识根本学不完!抽空学! ⭐️ 通勤:住在公司附近所以步行十分钟左右,早上9:30打卡 也可以十点(如果你前一天加班到十点)奈何早上床成了我的老家😭早上必须咖一杯 一月可以迟到60m很人性化 五次补卡哈哈哈 ⭐️ 两周感悟:高效办公!合理分配时间!任务清单明确!把更多的时间花在有意义的内容上!!!抽闲暇时间做一些赶进度工作!勇敢! ⭐️ 部门氛围:同事和leader无敌好,来的第一周就请我们...
正浩创新EcoFlow公司福利 660人发布
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2025-12-12 19:01
南京航空航天大学 C++
装个大的,把 WXG 拒了
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秋招没咋投,准备 wxg 转正之后摆烂了。结果不堪字节 HR 的骚扰还是面了一下字节。之前想去字节的时候怎么面都挂。现在想着随便面一下结果三面技术面都意外顺利还有加面。十月中旬字节发了意向,wxg 转正结果无响应。十月底字节拉了保温群,wxg 口头通过,系统显示考核中。十一月初和字节 ld 交流之后得知 base 居然能选海外,甚至能小 wlb 一下,wxg 无响应无人联系。十一月中旬把字节 base 转到了海外,wxg 流程灰了,一问超时忘处理了,过两天又变考核中了。十一月下旬字节换了海外 HR 对接,问了期望薪资,wxg 考核终于显示通过,无 HR 保温,无其他保温。十一月底给字节报了个天价,想吓吓他们,同时告诉微信字节要开了,微信无响应。同样十一月底字节 HR 告诉我确实给不到那么高,但是能拿期权补上,问能不能接受。微信无响应。同样十一月底字节 HR 告知了具体方案,符合预期。 微信无响应。十二月上旬催 wxg 不开我就盲拒了,wxg HR 火急火燎的打电话问情况,问期望。我给了一个不算夸张的总包数字,因为今年市场在涨,过了三天还不联系我,我再催,约时间下午打电话,非得在我给出的数字上压下去几万,微信又不差这点,为什么不能满足我,让我没有拒绝的理由呢?一番纠结抗争,求稳还是追求挑战,最终选择接受迎接新的挑战,因为堂吉诃德永远不会停下脚步!回想起来,在 wxg 谈薪的阶段,我认为并没有给予我一定的重视,即使 HR 表示我在实习期间的表现和之前的面评都很靠前。也没有感觉到想要争取我,虽然我表示拒了 offer 之后要给我加面委定 t6 再涨,但我三个月没面试让我面面委那就是白给,还是算了。有缘再见了我亲爱的 wxg,再见了曾经的梦中情厂,再见亲爱的 mt,再见亲爱的朋友们。也再见,北京的一切。我想润了。秋招结束,卸载牛客,下一个三年,下一个五年,下一个十年后再来看看。
面试中的大熊猫爱吃薯...:
我嫉妒得狗眼通红
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2025-12-26 11:00
哈尔滨工业大学(威海) Java
27届后端0实习
boss打招呼300多了,就投了15份出去,0面试.官网海投只有京东给面试机会,结果还挂了.寒假实习还有希望吗
大专人陈义:
95ye都找不到实习了,看样子是真的没岗位了
投递京东等公司9个岗位
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01-01 11:51
上海交通大学 算法工程师
为什么Transformer用LayerNorm?
面试题简述Transformer中用的是LayerNorm,而不是常见的BatchNorm,这是为什么?面试官想听的意识到不是BN不好,而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm,主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看:http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...
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