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匿名牛油
2023-02-02 21:49
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于新疆
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有hxd在这里实习嘛 2.6带带
#360公司实习#
有无hxd在这里实习,求佬哥带带
#360实习#
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要offer多多money多多
门头沟学院 Java
实习一天多少钱呢大佬
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发布于 2023-03-31 14:42
北京
乌龟赛跑冲
上海大学 算法工程师
友友在哪找到的实习 我咋都没见到
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发布于 2023-02-03 21:30
未知
暂无评论,快来抢首评~
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11-17 10:26
嘉士伯_供应链管培生(准入职员工)
嘉士伯内推,嘉士伯内推码
组内外氛围都超nice的!即使没有相关垂直经验都很耐心详细地引导我,还会关心会不会有压力,让我慢慢来,i人简直heart暖暖🥰🥰 上下班时间弹性,打卡忧虑完全没有😋还总是收到来自同事的投喂和关心,实在太宠了😚😚 咖啡零食你就吃吧,不用做小老鼠上灯台了,光明正大的吃吃吃😍😍 弹性工作时间,每周可以选择2-3天远程办公,保证工作效率,又兼顾个人生活~ 外企非常重视员工的休息和健康, 外企年假很多,15~25天假期! 更包容更友好的职场生态 女生友好,尤其是对哺乳期、生育期的女生格外照顾 非常多的外企出了女性领导力计划,女生职场晋升更容易 · 丹麦外企:下班后可以到公司的Lounge和...
嘉士伯公司氛围 613人发布
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12-10 17:30
联想_后端开发部_语音算法工程师(准入职员工)
海康威视内推,海康威视内推码
岗位:武汉 嵌入式开发timeline:8.30 测评,10.9 一面,10.11 二面一面技术:自我介绍讲下实习经历平常怎么debug项目中有没有遇到什么问题,怎么解决的介绍一下学校经历了解数据结构吗?基本的数据结构?查找搜索效率?有什么方法可以提高效率?具体围绕数据结构问了很多RTOS,多任务操作反问:做存储固件的,具体的进来再分二面HR:北京线下,地点在北京研发中心,具体内容就是唠家常,一些HR面的基本问题销售工程师工作体验,总结累但成长很多。1.大家最先关注的就是HIK的工作压力,只能说体面厂没有辜负盛名!名不虚传!我来这边是销售岗,基本上每天都要差不多11点下班。因为销售不仅需要对接...
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11-20 13:31
山东工商学院 Java
被导员发现之后续集:
导员让我回学校并且辞职,我直接没放心上,继续来实习,但是她给家长打了电话吓唬我爹我要被开除了,我爹直接说要来学校找我,明天就要去找导员和家长谈话了,心情很差,因为找家长我真的毫无办法,我没有瞒着导员,因为她派人盯上我了,无论我招不招她都会和我爸打电话,所以我干脆全都招了,没想到接到的是我爸的训斥,可能是我命不好吧,也许之前的努力都必将白费吧……心情很差,我只是想找个实习能够更好的就业而已,为什么要这样阻挠我……
stoicneko:
还叫家长,这是大学吗?跟你爸好好解释,只要你爸能跟你统一战线导员就是个笑话
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10-19 10:28
已编辑
西南石油大学 后端工程师
27双非成功闯进团子实习
团孝子已上线feeling:面了很多家公司,能感受到目前只有小公司+外包喜欢问八股。大厂虽然也问八股,但是是从实习、项目中进行提问,并且大厂会问很深,面试官也会对你的回答进行思考➕追问,所以准备大厂面试前一定要备好相关资料。对于算法,我做的是codetop前100+力扣hot100+力扣高频150,面试中实感hot100就足够,基本上只要是hot100就秒答。对于项目和八股,我做的也是烂大街的星球项目,八股则是看小林和问ai,自己也写了很多技术博客和画了很多思维导图,并且自己也尝试用嘴巴说出来,不只停留于纸面。运气也很重要,必须要让面试官/HR看到简历才行,所以建议投递时间是下午两点。tl:第一岗位9.9 投递9.10 一面(一面评价:最近见过最强的大三,结束五分钟后约二面,都晚上九点了不下班吗)9.11 二面(三道算法a出两道,反问评价:经验不够等横向,我实习生要啥经验)9.21挂(实习时间过短+其他原因,想要一年实习的,为什么不招个正职)第二岗位10.10投递10.11约面(主管打电话,说看到我之前投递记录了想要我挂qa职进去干后端,同意)10.14 一面(无八股,主动说确实很强,意愿很强)10.16 oc其余,友邦,东软,东华,惠择,用友oc已拒京东测开一面挂(投后端被测开捞)腾讯测试已拒(投后端被测开捞)ps:表扬惠择的主管面,没怎么问技术(可能是一面面试官沟通过了),全程一起讲大道理,解答了心中很多疑惑,也告诉我以面试官角度来看怎么选候选人,如果可以下次一定选惠择
HeaoDng:
美团好像可以触发一面通
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12-11 11:08
门头沟学院 人工智能
框架优化速成教学:一,这个是现如今最先进的技术?
因为老是有hr偷看我简历,然后老是搞推理框架和算子优化的,我决定从头学一遍并且总结出来。不搞芯片的不用学,这个吃学历和顶会的。也就是为什么我从一开始没搞这个,但是又收到了中科院和香港实验室之类的邀请。现在学好像有点晚了。。。。算啦,搞一下吧。然后其实你们看到的稿子都是我写剩下的,一般都是写好几篇到点就发的。本文需要先看了上期讲芯片的看了才容易点。那么正式开始吧,本文的话还是按照vllm举例,因为时间有限,我和你们的时间都有限,所以我只讲最简单,最通用的东西,第一点:基本上所有的推理优化都是优化Tensor Cores,第二点:其他的SM架构,cuda cores无法被优化,这个是硬件,vllm...
不知道怎么取名字_:
技术这个东西,都是要下功夫的,速成我杂不信呢
硬件/芯片公司工作体验
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