讲讲为什么选择美团

以下是我选择美团offer的原因,进行了分类总结:

工作地点及环境:

我的工作地点在深圳北CBD,环境非常舒适,为我提供了一个理想的工作空间。而且我家也住在深圳,很符合我的规划。

公司文化和工作氛围:

在做决定前,我咨询了多位在职同事,了解到美团有着非常好的工作氛围和平衡的工作生活比(WLB),这对我来说非常重要。

公司价值观和赛道:

我对美团的价值观和公司所处的行业赛道持有积极看法,我认为公司的长期发展方向和市场定位是明智的。

所在部门前景:

我现在所在的无人机部门,我相信它有着巨大的发展潜力,这让我对我的工作充满了期待和激情。
综合这些因素,我认为选择美团的offer是符合我的职业发展目标和个人价值观的,同时也能给我带来稳定和满意的工作体验。  #美团工作体验##美团校招# #美团2024届秋招##那些我实习了才知道的事#
全部评论
真好啊,层次一下上升了
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发布于 2024-01-10 16:53 浙江
Uu可以帮忙内推吗 我也想实习
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发布于 2024-01-10 16:45 湖南
真不错啊,羡慕
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发布于 2024-01-10 16:39 云南
无人机部门确实有发展的潜力
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发布于 2024-01-10 16:34 江苏

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真实工作体验~先说结论:非常安利!!! 在滴滴成长很快,对新人有培养体系。老板们和同事都很职业,能力强,培养了我比较好的职业习惯,也拿到了比较好的结果。当然有时候压力也会大一点点,挺过去就好了。 上下班不打卡,包晚餐,9点后打车免费。有商保报销90%,过节有公司礼盒。有人情味,相较其他厂老人(3年以上司龄)相对更多些!⭐关于职场氛围:真的很爱滴滴🍊的氛围,大家都很亲近,组里人也会一起吃饭,而且经常被请客,嘻嘻。还有就是可能职场不是很大,整个二楼一半人我都认识了!我从最开始比较害羞到慢慢主动和别人搭话噜,感觉这次实习认识的小伙伴还是比较多的! ⭐关于成长:mt和同事不管在日常工作上还是求职、职业规划上都给我提供了帮助,花时间辅导我面试、回答我幼稚的问题…这些都让我很感激!而且我也看到了他们的工作状态,对商分、数分有了一些理解。有时候和他们的交流给迷茫时期的我带来了一些慰藉。不过有时候组里忙起来可能就没人管我,所以我也狠狠摸鱼了 ⭐通勤不太方便是真的,上海职场离地铁站老远了,而且地理位置离上海哪个高校都远;晚上的饭菜也不是很好吃;茶水间只有开水…… 但是工位不挤,实习生独立工位这点还是蛮好嘟;而且楼下有健身房,有时间可以去跑个步哦~ ⭐很爱Mac book前置拍出来糊糊的感觉!宝子们可以试一下hhh,摸鱼不干别的就是自拍、养花、吃零食滴滴2026届秋招储备实习生招聘正式启动啦!🚘岗位类别工程/算法/数据/安全技术/效能管理/产品/商业分析/金融模型/运营/专业职能/其他🚘投递要求2025年9月~2026年8月之间毕业的海内外高校毕业生,每人可投递1个岗位🚘工作地点北京/杭州/上海等🚘招聘流程简历投递(4.15起)-面试安排-Offer发放🚘【内推链接】https://app.mokahr.com/campus-recruitment/didiglobal/96064?recommendCode=DScKP9qC#/jobs【内推码】DScKP9qC立刻投递,快人一步,抢跑未来立刻投递,快人一步,抢跑未来!大家投递完可以在评论区打上姓名缩写+岗位(比如PM+LJJ),我来确认有没有内推成功喽                                                              
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04-08 21:42
已编辑
河海大学 Java
1.面试官自我介绍 : 美团的直播部门后端2.自我介绍八股:1.redis都什么数据结构?项目当中常用那哪几个?位图在项目中怎么用的?2.布隆过滤器的原理?3.volatile 关键词作用?有序性是怎么实现的?4.进程和线程的区别?线程是为了解决进程的什么问题?手撕:字符串大数相加反问:1.base 北京 2.AI相关 3.建议: 多巩固基础(看我撕得这么费劲)总结:面试官非常好,和我有说有笑的探讨问题,但是最近都没看算法,简单题居然吭哧吭哧写了二十分钟,面试官在我写题的时候也一直看着屏幕,也没有做其他事就看着我写,方法写错个字母还用指针点了一下帮我排除错误(我哭死)面试官很好但是我太菜,还是要好好去复习不能摆发现自己有个坏习惯,回答问题的时候眼神一直到处飘,而且频率很高,怕被误认为有其他作弊工具,牛友们也要注意一下眼神管理 许愿二面问了我的AI项目,另一个项目一句没问:1.完成度怎么样?能和运行么?跑个栗子看一下罢!2.整体的运作流程3.和Langachain4j对标的还有那些JavaAI框架?4.Manus了解过么?5.举个具体的Tool例子6.解释下Agent是什么概念?和Tool有什么区别7.大模型在Agent中起到了什么作用?过程当中会调用多个大模型么?8.LLM的具体原理?Token是怎么存的?从一个个Token到输出的过程是怎样?9.为什么要存上下文记忆?  
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