小米oc

当年楼主被自己两年的算法功底冲昏了脑子，什么力扣、剑指都不屑于刷，凭借着在学校搞acm的底子，秋招侥幸过了美团的笔试和一面。那时候的楼主一个offer没有，做梦都想有一个offer保底，二面等待面试官上线的时候，我满脑子都是showmaker的那句话，我必须考虑这是不是我此生仅有进美团的机会。面试一开始，Java八股文、Spring八股文都背的顺风顺水，但事情从我的一句“分布式就是微服务”开始不对了起来，楼主当时只会增删改查，顶多写一个后台管理系统，对分布式的概念就是SpringCloud那些鸡肋概念。所以楼主阐述这句话的时候没有觉得一丁点不对，甚至我认为我说的就是对的，然后面试官就开始揪住这...

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

我觉得首先得好好学习python，而且python真的很简洁高效，人生苦短，得用python嘿嘿，还有python中的Flask要掌握了，就像Java中的spring boot一样还有就是基础知识啦，弄明白Transformer架构，也不用你推导公式，把每个细节都弄清楚，知道Encoder/Decoder是干啥的就行，明白什么是Embedding(词向量)。不懂的地方去OpenAI、DeepSeek或者阿里的千问这样效率贼高