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牛客828227523号
2023-11-06 23:35
门头沟学院 产品运营
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面试官问我如何看待职场中的勾心斗角
如何定义,如何看待,如何应对
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可达鸭大暴走
门头沟学院 物流其它
说你甄嬛传看了八遍
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发布于 2023-11-07 00:34
上海
暂无评论,快来抢首评~
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01-31 15:24
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门头沟学院 嵌入式软件工程师
比亚迪嵌入式一面面经
比亚迪的嵌入式一面,整体感觉面试官非常专业,问题覆盖面很广。面试时长大概50分钟,前30分钟是技术问答,后20分钟聊项目和个人规划。面试官是一位做车载控制器的老工程师,问的问题都很贴近实际工作场景,不是那种纯理论的八股文。我把面试中遇到的15道题目整理出来,希望能帮到正在准备春招的同学们。比亚迪嵌入式一面15题你在项目中用过哪些通信协议?说说UART、SPI、I2C、CAN的区别和应用场景看你简历上写了DMA,能说说DMA的工作原理吗?什么时候用DMA,什么时候用中断?中断优先级是怎么设置的?如果两个中断同时到来会怎么处理?中断嵌套了解吗?volatile关键字的作用是什么?在嵌入式开发中什么...
查看15道真题和解析
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02-04 20:32
影石Insta360_深度学习算法工程师(准入职员工)
OPPO内推,OPPO内推码
关于工作环境:base深圳前海 内部配置绝了。一整栋50层都是oppo哒,我的工位可以看到欢乐港湾和大海,零食柜自给,很感动的是每层都提供独立的隔音室,3层饭堂里,23楼是最好吃的 周边很繁华。楼下三层是大商场,午饭后我一般会和其他实习生姐妹去citywalk,好多奶茶店,茶救,奈雪 喜茶,瑞幸,奶白,煲珠公每天换着喝,好幸福 关于工作氛围 感受到相当年轻,相当扁平的氛围,我们组(销售运营部)有三个哥哥姐姐直接对接我,她们人真的很nice,笨笨的我不会时,问她们都会耐心解答~~ 关于工作内容 感觉出入还是有的,问了哥哥姐姐,他们收到五六十份简历,面了6个,最后选了我,好感动好幸运。偏大客户运营...
OPPO公司福利 1103人发布
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2025-12-22 15:45
字节跳动_基础架构_RD前端开发(实习员工)
近期速通的实习面试timeline
已经入职字节快一个月了,突然想起来之前那段时间的面经没有发,先发一下timeline吧。Tiktok 内容安全平台(人才库电话捞我):电话10.28 -> 一面10.30(我觉得你跟我们组业务挺match的,然后过了三天问hr挂了,应该是别人流程更快)阿里淘天:投递11.11->约面11.12->一面11.14(问得很简单,30分钟,手撕八股全过无后续)Kpi面腾讯wxg 微信小程序:投递11.13 ->约面11.14-> 一面11.17 (究极无敌拷打,问我多模态大模型涉及的算法?但是人很好)->11.19流程终止小红书 风控平台:投递11.16 —约面11.17 ->一面11.18 (抽象的面试官,面试感觉一般,问得前端网页安全相关的,确实没准备)->11.20挂百度 百家号:投递11.14 —>约面11.14 ->一面11.14(当场约2面)->二面11.24->口头告知offer, 拒绝(原因是业务不太好)美团 技术平台投递11.17 -> 约面(忘记了,没多久) ->一面11.19 ->二面11.21 (字节offer不想面了)快手 电商业务投递11.17 -> 约面11.18 ->一面11.19 -> 二面11.21(拒了)腾讯wxg 微信支付(被捞):(直接发面试邮件)技术一面12.05 ->技术二面12.11 ->技术三面12.17 -> hr面已拒绝(了解业务后拒绝,但是有转正hc,感觉还蛮可惜)字节跳动 xxxx:东家就不放具体的时间线了,大概是面完第二天就能知道结果,除了有几天ld请假了没填面评。不去wxg还有个原因是还在期末周,深圳学校来回太麻烦了,至少现在在的组感觉能学到很多的东西,自己的选择应该也没错。还是感概一下,一年前大二的时候投简历海投基本上石沉大海,无论大小厂约面比例很少。现在基本上投了就有面试,还都是以前梦寐以求的大厂,现在自己也有了更多的选择,也没有投太多简历。也感谢上一段实习的经历,很有意思的项目,无论是字节,腾讯,还是美团基本都有聊这个项目。面经需要等一下,也许等周末有空了再发给各位uu,感兴趣可以关注一下~有想要交流学习的同学也可以私信我,目前人在北京大钟寺~,可以找搭子~
正能量的牛可乐:
这么多大厂面试下来,不仅摸清了不同公司的面试风格,还能精准避雷业务不匹配的岗位,血赚
实习简历求拷打
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今天 15:53
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快手_MLOps(实习员工)
写给工程同学的大模型初体验
背景概述:为什么要写这个呢?虽然现在大模型很火,但对于我们工程同学来说,把大模型当一个黑盒用就好了。一开始我也是这么认为的。直到我在小红书做到了一个需求在小红书的时候有一个需求是优化组内一个 agent 项目的响应和结果优化,这个 agent 是一个复杂的商业助手,并不是说技术很难,但要分析的广告业务很复杂,有上千个指标,好几种场景,prompt非常长,如果输出的效果不好,是没有人愿意用的。用了很多优化手段,比如并发查数据等等。有一天这个项目的正职同学和我说,他和算法那边的同学交流,说可以把我们动态拼到 System prompt 的指标数据拼到用户的 query 里面,这样就可以利用模型的 ...
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