记录字节timeline
1.19 投简历
1.26 一面(面试官有事延后一天)
1.27 继续一面
1.28 二面
2.2 三面
2.3 hr面
2.4 offer
2.9 入职
上段离职后一直爽玩了2个月,直到投字节之后才开始复习八股,整体面试简单,可能部门是鸡架的原因。
字节的面试体验挺不错的,面完基本都是直接约第二天,但是如果面试官的日程安排满了就延后约面了。
1.26 一面(面试官有事延后一天)
1.27 继续一面
1.28 二面
2.2 三面
2.3 hr面
2.4 offer
2.9 入职
上段离职后一直爽玩了2个月,直到投字节之后才开始复习八股,整体面试简单,可能部门是鸡架的原因。
字节的面试体验挺不错的,面完基本都是直接约第二天,但是如果面试官的日程安排满了就延后约面了。
全部评论
佬!
举报了
是群友么 哪个组啊
闹麻了
接好运
佬 有手撕吗
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烤点老白薯:测测你的
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八股战士0offer:虽然但是,你想表达的应该是学习如何agent工程里的提示词工程,而不是训练或者微调模型,这基本上是两个不同的方向。我认为学习agent主要就两个东西:提示词工程和上下文工程。像你说的prompt caching这种优化怎么能想到,建议多读大模型供应商尤其是anthropic的博客,anthropic大概一年前就有很详细的博客讲最佳实践和实现了 
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