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#牛客创作赏金赛# 在校园的论坛上看到的，36k，这得是开发的ssp了吧😭

26届鼠鼠不知不觉今年也到秋招了，虽然简历看起来有论文有大厂实习，但看起来都是算法应用相关，论文只要是明白人一眼就能看得出来成分。实习期间主要是做LLM相关的应用落地开发，主要是做for功能，for业务的一些东西，并非传统意义上的开发or算法岗。要说学到什么，最多也就是理解业务核心需求，用现有算法改为可上线的应用服务，满足业务需求等等。要说什么核心的学术前沿算法也是平时利用工作之余读读论文看看博客，至于传统的前后端开发基本都是没有涉猎过的。24年找的日常实习，到今年秋招转正也要很久了，对于一名在校研究生来讲很难在异地的一家公司实习这么久。很迷茫，本科学校是双非中外合办，有两个学校的双证。感觉自己完全不属于任何网上所说的任何岗位，加上本科学历问题，不知道自己到底能不能在这种恶劣的环境中找到一份好工作。。希望牛友们支支招，接下来该怎么办?ps：由于目前还在职，具体工作内容有些还不能披露，总体是干LLM相关的应用开发#实习好累，可以辞职全力准备秋招吗# #实习# #不给转正的实习，你还去吗# #我的实习日记# #实习# #大厂#

一、剖析水货面试官水货面试官面试的时候，有很多人都会有个心理预期：面试我的人一定很厉害，很牛。其实，现实不是这样的。水货面试官的产生公司中的技术人员配比，都是按比例的。比如人员配比是1：2：7中，1成是技术专家级别，2成是资深高级研发，7成是普通研发。团队中的杂活和累活，一般都是让普通研发去参与完成。具体到面试这个任务，我们可以按面试流程，细分下人员安排。以下是业务场景：公司HR很努力，从各个渠道收集到简历数1万份，通过机器初筛，把学历、年限各种筛选因子考虑进去，得到有效简历1千份。1千份的简历，如果全让公司的技术专家、资深研发面试，肯定是面试不过来的。怎么办？解决方案可以从数据分析的角度来讲...