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02-05 01:54
科大讯飞_教育BG_后端开发(准入职员工)
刚入职的我踩过哪些坑
刚入职我认为踩过最大的坑就是:没有认清自己的定位,当了公司的牛马。作为一个实习生,首要目的就是为了学习,其次就是能转正就转正,千万不要all in 实习转正,这是一个很大很大的坑。第二坑就是千万不要主动揽活,这样就可以少做一点杂活,才有更多的时间去学习。在工作的时候,只是专注于mentor派的活,放弃了八股文的背诵以及OJ题目的编写。#刚入职的你踩过哪些坑#
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02-02 18:52
门头沟学院 Java
我现在会的更多了
还记得之前字节面试,面得贼难,这不会那不会的,面试官也是咔咔上强度,问redis底层,为什么大key,其他数据库为什么没有大key问题什么的咔咔上强度,但我现在会的更多啦,不过字节问的完全随机,估计就问出来新花样,难搞#牛客AI配图神器#。
我现在比当时_,你想录用...
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01-27 19:52
字节跳动_AiCoding_AI应用全栈开发工程师(准入职员工)
浅浅分享一下近况
最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:
和优秀的人,做有挑战的事
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不愿透露姓名的神秘牛友
02-03 09:18
刷题并不是唯一因素
其实吧,算法来说,对于找工作,个人认为并不是决定性因素,大一玩去了,没进acm校队,然后大二开始才开始刷算法题,lc大概1300多道吧,然后codeforces是300+,再算上牛客,洛谷,acwing啥的,2k+应该是不少的,找工作的话,基本上笔试都是ak的,面试算法题基本也能在规定时间内写出来,但是这些并不会影响到什么,还是找了一个不算太好的程序员工作
程序员找工作至少要刷多少...
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