华为暑期实习开奖

先说一下整体时间线:

4.15 机考
4.30 一面 + 主管面
后续收到 offer,目前流程已经到入职报到阶段。

这次能拿到华为暑期实习 offer,真的感觉有很大的运气成分。4.15 参加机考,拖了半个月才约面试。4.30 当天是一面+主管面。

一面的表现其实非常一般,甚至可以说答得一团糟。很多问题回答得都不够流利,手撕题也没有做出来。当时面完其实已经觉得大概率凉了,没想到最后还是通过了,真的非常感谢面试官的仁慈。

主管面整体更偏交流,会问一些项目经历……。相比一面,主管面没有那么强的压迫感,但因为前面技术面发挥得不好,整个过程还是挺紧张的。

最后能拿到这个 offer,感觉一方面是运气比较好,另一方面可能也有学校背景加成。作为天津大学 985 背景的学生,这次算是靠着学历进了暑期实习池,也拿到了自己唯一一个暑期实习机会。

整体感受就是:华为流程确实比较快,面试体验也还不错。即使技术面发挥一般,也不要太早放弃,说不定还有机会。希望大家都能顺利拿到满意的实习 offer!
全部评论
hr问实习时间后,多久发offer啊
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发布于 05-28 10:08 重庆
主包面完以后多久oc的呀
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发布于 05-28 10:10 山东
主包base哪里
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发布于 05-27 10:49 福建
双九吗
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发布于 05-27 10:45 吉林

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在我来鹅之后,接到的第一个完整大需求就是需要编写一个skill,之前的实习也写过一些skill,但是在我的理解中skill就是跟提示词没差,把你需要的目标全写上就好了,所以第一次mr我提交了一个超过1200行的md,被mt打了回去,为了完成这个需求,我又赶紧请教了我身边的大神同学,获取一些写skill的经验,将原先1200行的md进行了对应的references拆封,又通过我朋友教我的验证机制验证这个skill的效果,最后完成了我的第一个需求。正好前两篇文章给大家分享了写好的用来包装简历的skill,那么今天来给大家分享怎么去写一个好的,可以实际用来工作的skill,摆脱只会写提示词的尴尬。构建 Skill 的五个步骤Step 0:先写 EvalsEval(Evaluation,评估)是一套结构化的、可重复运行的测试用例集,用来判断 Skill 的表现是否符合预期。它不是泛指"测试一下",而是开发 Skill 的前提条件。一个典型的 Skill eval 集至少包含三类用例:- 正例(Positive):用户说“帮我看一下这个 PR 能不能合”,验证 Skill 应该被加载- 负例(Negative):用户说“帮我把代码格式化一下”,验证 Skill 不该被加载——路由别跑偏到不该触发的地方- 边界(Edge):“这个 PR 改了一行日志,要不要审”,验证边界情况下的路由行为正例和负例都要写,而且负例往往比正例更值钱——误触发是 Skill 路由的头号失败模式。Eval 不只是测一次。Perplexity 的 eval 分三个层次:如下图每种都要在 GPT、Claude Opus、Claude Sonnet 不同的 orchestration 模型上分别跑——Sonnet 和 GPT 的 Skill 行为差异很大,只在一种模型上过了不够。没有 evals,你改 description 就是在盲改,一个新 Skill 也可能悄悄搞坏已有的十个 Skill。Step 1:写 Description(最难的一行)description 是路由触发器,不是文档。写好它不需要关心 Skill 的内容,只需要关心能不能在正确的时间加载、有没有意外触发到不应该触发的地方——误触发是头号失败模式,每加一个 Skill 都有可能让其他 Skill 变差。糟糕的 description 描述 Skill 做什么,好的 description 说什么时候加载。举个监控 PR 的例子:不要写这个 Skill 做什么,要写工程师感到焦虑时会说什么——"babysit"、"watch CI"、"make sure this lands"。快速检查清单:- 以"Load when…"开头- 控制在 50 词以内- 描述用户意图,最好来自真实查询- 不总结工作流程Step 2:写 Body跟同事讲工作流程和跟 LLM 讲工作流程完全是两回事。对几乎任何面世超过一年的软件工具,只要提名字,模型已经知道怎么用。所以跳过模型已经懂的部分。不用写出每一步命令。比如不要写 git log → git checkout main → git checkout -b clean-branch → git cherry-pick commit。写 "Cherry-pick the commit onto a clean branch. Resolve conflicts preserving intent. If it can't land cleanly, explain why." 模型在后者上表现好得多,尤其是事情不按预期走的时候。太规定的指令比灵活的指令更脆弱。然后聚焦 gotchas 和反例,它们是最高信噪比的内容。每次 Agent 搞砸了就加一条,gotcha 会自然地累积起来。条件逻辑或内容太重的东西移出 SKILL.md,放到 accessory file 里渐进加载。Step 3:用层级结构- scripts/ —— 确定性逻辑,模型不用每次重新发明- references/ —— 重型文档,条件触发才读("如果 API 返回非 200,读 api-errors.md")- assets/ —— 输出模板,模型直接复制填充- config.json —— 首次运行设置,问一次保存下来对于极其复杂的 Skill,进一步考虑是否应该拆成一组 Skill,用 depends: 声明加载关系。Step 4:迭代切分支出来,在无 Skill 的状态下跑 hero query(核心用户场景查询),建 eval 集,反复调。提交 review 时最好一个 changeset 里自带 eval 集。Description 里的小词改动对路由影响很大,甚至会 spillover(溢出)到其他 Skill,所以这些在 Step 5 之前做完。Step 5:发布大家快把这5步实行起来,成为写skill专家吧!
琉璃梦忆:直接skill creator 管你这那的
AI了,我在打一种很新的...
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05-28 18:38
已编辑
北京邮电大学 C++
技术面面试官还是非常和蔼的1.先是做自我介绍2.自我介绍完之后手撕代码,题还是挺简单的,(题目我会补充到文末),然后做完只用跑完样例,然后说明思路即可3.接下来接近20分钟都在问个人项目,具体实现,以及遇到的困难,还问了平时对ai的使用情况(面试官还建议我多去了解这一方面内容)技术面还是比较顺利的,面试官也说我表现不错主管面主管面压力挺大的,也可能是一面太顺利导致有点放松了,没有表现好,就算过了估计也是泡池子了。主管面问了1.自我介绍2.对华为看法3.似乎是通过那个综合测试的填写情况,问了我平时会不会焦虑,然后就是这里答的一塌糊涂,我建议还是要诚实回答的情况下,彰显出自己的抗压能力,以及对工作的胜任能力,尽量不说自己的缺点,或者只能说自己已经客服了的缺点。总结:这次面试虽然表现一般,不过由于是大二第一次进行实习面试,能够了解到一些面试技巧对以后也还是会有帮助的,我也建议大家趁早面试,哪怕拿不到offer也可以锻炼自己的表达能力,以及对项目的包装能力。代码题:题目描述给定一个仅由字母组成的字符串word,现需要对齐按现有顺序截成尽可能多的子串,并保证每两个子串之间无相同的字符(大小写敏感),最后请以此返回每个子串长度的序列。子串:字符串中任意个连续的字符组成的子序列称为该串的子串。示例1:输入:word = “Kick”输出:[1,1,1,1]解释:正好无重复元素,最多可截成4个子串,每个元素为一个子串。注意,第一个K是大写,最后一个是小写。示例2:输入:word = “abbcdefb”输出:[1,7]解释:最多分成“a”、“bbcdefb”两个子串。其中,把字母b都分到第二个子串中,这样就和第一个子串无相同字符。示例3:输入:word = “ijddacfafh”输出:[1,1,2,5,1]解释:最多分成“i”、“j”、“dd”、“acfaf”、“h”五个子串。祝大家都能早日拿到心仪offer😇主管面过了😊接下来泡池子了
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牛客你可姐:第一眼100-200虽然低……第二眼周?周?周吗?
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