虾皮还招人吗？

本菜鸡华五cs本硕研究生做的多模态大模型、视觉语言模型相关已投稿两篇CCF-A会议，已中其中一篇的oral目前想布局下明年实习，衔接到暑期实习。想主要搞业务侧搜广推相关，或者大模型相关，心仪offer是头部厂的推荐算法（生成式推荐）。现在这段时间可以准备哪些部分？力扣在慢慢刷，需要整个推荐算法的toy还是继续背八股之类的？

最近收到不少同学咨询：秋招拿到的offer不满意，想找日常实习又没下文，接下来怎么办？今天聊聊春招的机会和准备策略。春招的机会在哪？春招是补录季，虽然岗位比秋招少，但竞争者也相对减少。尤其算法岗，各大厂在年后的业务调整中会释放新的hc 。当前的风向很明确：大模型、AIGC、多模态相关岗位热度持续，以及部分传统搜推广岗。如果秋招不理想，现在正是关键的调整期。春招看重的不是你投了多少份简历，而是秋招后的成长速度。如何有效准备？1. 深度复盘秋招：回听秋招面试的录音，整理所有面试中被问住的问题，这是你最该查漏补缺的知识点。重点看是基础不牢、项目深度不够，还是代码能力薄弱。2. 刷新项目经历：如果项目太单薄，现在就要行动。针对目标方向做一个完整的项目，比如复现一篇近期顶会论文并做改进。春招时一个高质量项目能直接证明你的学习能力。3. 精准投递策略：不要海投，研究目标公司具体团队的技术栈和业务方向，在简历和面试中主动靠拢。关注在秋招中大量招人、业务稳定的团队，他们春招补录的概率更大。4. 保持手感：每天坚持刷2-3道********，重点是高频题和之前出错的题。算法题是春招的硬门槛，不能生疏。时间虽然紧，但足够进行一次系统性提升。我见过很多同学在秋招后针对性补强，春招拿到了比秋招更好的offer。更多干货内容，请看🐷🍃求职准备 职业规划

如图。26秋招已经过去，offer不太满意，导师不放实习，缺了一段实习的经历。想在26春招之前去大厂混一个多模态岗位的日常实习，大佬们帮我看看我的简历中这些经历够用吗？那些地方还需要改进？

1. 实习介绍2. 看了今年哪些生成式推荐论文，答onerec了3. 然后聊了半小时onerec，重点在多模态tokenizer和语义id4. 拷打简历项目(infonce的温度系数作用，faiss ANN索引，正负样本，特征工程，推理测评指标等)5. RoPE和ALiBi两种相对位置编码的原理6. SwiGLU原理，比relu好在哪7. attention常规八股(根号dk，时间复杂度，为什么要分多头)8. 用过哪些大模型微调方式，LoRA微调原理9. 了解模型蒸馏吗10. 了解目前主流多模态模型吗，扩散模型公式怎么推导的11. 手撕: lc53 最大子数组和改为求出这个子数组