电信面试

10月已经中旬，目前也陆续面试了一些公司吧，我觉得印象比较好的是前阵子刚完成深信服的面试，整体流程和面试官的表现值得分享分享。业务一面的时候，面试官围绕简历问得很细，从实习里最有挑战的事，到如果重来会怎么做，还有挫败的经历。提问是一环扣一环的，能感觉到他对技术和项目逻辑的理解很深。中间我反问了几个问题，比如深信服技术团队最看重新人哪方面能力、公司里‘简单有爱’的氛围具体怎么体现，他都能结合实际例子讲清楚，态度也挺友好，没有那种压迫感。业务二面虽然压力大，面试官追着问实习相关的细节，甚至是之前没拿到优秀的原因，但事后想想，也不算刻意刁难，应该主要是考察反思能力和逻辑，以及专业层面的深挖。而且整个...

大家好，本人在电信工作快5年了，在几个部门待过，对技术、市场、运营等岗位也比较了解。工作之余，有在帮应届生聊聊求职的事，尤其是面试这块。看到大家在讨论电信秋招，就想分享点经验。说实话，2025秋招找工作不容易，大厂缩招，国央企像电信这样的，动辄几十上百人抢一个岗位，竞争太激烈了。好多同学投了十几家公司，准备却没针对性，面试时容易卡壳。看到不少同学卡在面试，挺可惜的。我当年投电信时，也特焦虑，时间紧，家里老催，同学间还互相打听进展……总觉得机会稍纵即逝，好在找对了方法，针对性准备了一阵，才顺利过了。工作这几年，跟师弟、其他同学们交流时发现，很多人就差那么点贴合自己岗位的准备，就能大大提升竞争力。网上那些通用资料，说实话，太泛了，实际帮不上多少忙。笔试基本都结束了，主要是考基础知识和行测等，也有部分同学卡在这关。但就我而言，笔试就像简历筛选，是海选关，主要看你的成绩和简历能不能过初筛。说白了有一定运气成分。重点是面试，电信面试形式因省份而不同，之前多数地市就一轮综合面，近年由于报名人数多，部分地市增加了一轮群面（多为无领导小组讨论）。我这两年协助过面试工作（等级不够，只能打杂），对于面试的各个环节、面试官团队的组成也比较了解。电信这公司，不光是大家想的通信基础，它现在主推数字化转型，比如云网融合、天翼云的业务布局这些。光靠有关通信知识远远不够，面试时稍微提到点对行业的了解，聊聊自己的想法，才能让面试官觉得你有潜力。这种方式在面试过程中更能增加面试官好感，我也旨在教你们如何很自然地在面试时融入这些话题。群面环节：协作+表达，展现团队感群面看重协作和逻辑，发言时多配合团队，别只顾自己表现。要尽可能地将自己擅长的展示出来，让面试官感受到你对单位未来的价值。技术面/综合面环节：专业+真诚，拉近距离会涉及一些专业知识，但同时还有一些比较开放的问题，最老生常谈的就是为什么来电信、未来什么打算、家在哪里等。需要展示出你强烈的入职欲望以及良好的专业素养。同时，还有一些有关本行业当前热点问题，会询问你的看法、想法之类的。这是我认为最为重要的部分，命题开放但是回答思路大都一致，重点的回答内容不仅局限于问题本身，而在于“认同感”，从而迅速拉近你和面试官的距离。插个题外话，今年中秋，听一个朋友说：“一个客人来我家店，我聊5句就知道他是来买东西还是来询价的”。我也旨在让你在面试官面前巧妙地表现出“我是真想来贵单位”。这些是核心点，实际因省份和岗位会有变，但大方向一样。电信面试不算太难，关键得有针对性，别光看那些通用资料——很多辅导都挺泛的，不贴合你个人情况。我一对一服务，会根据你的简历和岗位，提出针对性建议，帮助你尽可能扩大优势。因为是我个人在做，不是啥机构，接单数量有限，如果你有啥具体疑问，可以跟我聊聊。慢慢来，offer总会有的！

本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope进行 多模态向量生成 ，并入库至向量检索服务DashVector中进行向量检索。模型服务灵积DashScope，通过灵活、易用的模型API服务，让各种模态模型的能力，都能方便的为AI开发者所用。通过灵积API，开发者不仅可以直接集成大模型的强大能力，也可以对模型进行训练微调，实现模型定制化。前提条件DashVector：已创建Cluster已获得API-KEY已安装最新版SDKONE-PEACE多模态向量表征简介ONE-PEAC是一个 图文音三模态 通用表征模型，在语义分割、音文检索、音频分类和视觉定位几个任务都达到了新SOTA表现，在视频分类、图...

十月最后一天了，拒绝了一个保底offer之后0offer目前全是池子作业帮，快手，B站，华为，新凯来，每个hr都说我排序不靠前劝我尽早签，但我找谁签😭