实习到底去大公司还是小公司?

以下为本人在六段线下实习过程中,对于互联网大公司和小公司的培养体系的观察,以及相对客观的实习体验(不涉及对业务好坏的观察)

对于缺乏实习经验的同学来说,在大致了解过大公司和小公司的区别后,具体去哪,还是要看你想要什么,是光鲜的title,还是细水长流的work life balance。

一、大公司(1k人+)

1.有各种完备的培养体系

1、公司通常自研办公软件,各种常规功能已经建设对应网站来实现。

2、公司有内部培训课程,有成熟的文档系统(大部分公司用conflence)。

3、每周固定时间开周会、写周报。

4、有协同办公的项目管理系统(能够艾特相关人员、协同修改任务状态)。

2.实习体验

1、landing期短

实习生通常来了就得干活,基本没有landing期的。而且做的事情70%相对重复,熟悉流程后,学到的东西非常有限。

2、成长性可能有限

公司老业务线产品相对成熟,实习生通常难接触到有挑战性的项目,做的更多的是一些小功能的优化、数据分析。

3、公司人才济济,方便实习生学习

抛开业务能力层面来说,大部分产品都有良好的工作、沟通习惯,大家在和其他同事对接时通常会主动说明why、how

对接的同事在承接需求时,都会展示排期优先级让产品来确认,或者告知产品排期满了拒绝任务;汇报时大家采取总分结果,语言逻辑非常有条理。

4、加班文化盛行

实习生的工作量通常是比较饱和的,如果有突发事项还要加班,本人在大公司实习经常早9晚20。

二、小公司(1k人以内)

1.公司管理相对草台班子

1、公司通常无周报、周会,因为很多群没加,实习生较难知道mentor的工作行踪。

2、通常没有健全的共享文档管理系统,文档通常只能通过飞书/腾讯文档链接,或word、ppt相互传播,工作内容的共享相对低效。

2.实习体验

1、节奏通常比较慢,很适合养老,实习生入职第一周没啥活,可以慢慢熟悉业务。

2、文档相对有限,如果你不主动要/mentor不主动发,就只能有啥看啥了。

#小厂一定不能去吗?#
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02-27 08:25
门头沟学院 Java
给我面没招了,强度也太大了....1.实习拷打2.项目拷打3.处理查询文档里的异构数据(如图片)时,具体的处理流程是什么?解析成纯文字后如何进一步加工?这样只返回文字给用户,图片信息不会丢失吗?4.你们是通过人工打标建立图片和文本的对应关系吗?文档量很大的情况下,打标工作能完成吗?5.如何保证大部分图片异构数据解析后回答的正确性?若回答错误,怎么识别问题?后续要验证回答准确性,你有什么方案?6.用于评测的另一个大模型,如何构造问题、分析文字并进行对比?这个大模型的正确率以及模型自我一致性怎么确定?7.你们的模型基于哪些异构图像做增强?模型会不会产生幻觉,生成文档外的内容?8.若用户的问题不在文档里,你们会怎么处理?是调用其他模型吗?大模型回答不了时,会提示用户补充问题吗?用户补充后仍无法解决该怎么办?模型如何判断何时需要让用户补充提问?9.你们有框架编排这些流程吗?用的是什么框架?10.怎么理解检索召回率?这些指标具体包含哪些评价项?什么是忠实度?召回率的分子分母是怎么定义的?11.你之前那段实习的具体工作内容是什么?针对设备故障叙述报告这类复杂文本,模型如何理解?是做了相关检测吗?大模型是怎么实现术语解释的?12.请讲一下LoRA技术,除了减少参数量,它还有什么优点?你做的LoRA相关工作,后续有落地应用吗?13.你写代码主要用Python吗?会不会用Java?了解Java的多线程、双亲委派模型以及消息中间件吗?有没有做过Java相关项目?14.你用过LangChain吗?如何用它解决大模型的幻觉问题?若不熟悉LangChain,还能通过什么方法做AI能力增强?
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不会做题的小熊:我感觉我就算是找不到工作,我也不会作弊进去,作弊进去感觉一方面是自己不踏实,其次就是都靠作弊了,那后面肯定工作的心态是不一样的,没有一种内驱力。
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