许愿美团

直接说结论：没有哪个更好，只有哪个能让你先上岸。认清现实：双非身份意味着什么？ 别听那些 双非照样进大厂 的鸡汤，那是极少数。 现实是：你的简历在HR系统里天生优先级低。大厂简历筛选那一关，天生就难。😭 所以，你选什么方向，核心逻辑只有一条：哪条路能让你在面试那几分钟里，靠项目硬实力把面试官镇住？ 2. 剥开表象看本质后端开发：系统的地基 ⚙️你每天琢磨的是：怎么让接口快那几十毫秒？高并发下数据库怎么不挂？代码写得优不优雅？ 现状： 岗位极多，但卷得离谱。如果你只会增删改查，必挂。你得懂底层，懂分布式，懂性能调优。数据开发：数据的炼金术”💎你每天打交道的是：几亿条数据怎么洗？离线、实时任务...

昨天面试一家，hr面自我感觉良好，今天中午直接感谢信，下午出学校走了6公里又在公交上坐了俩小时。大四了现在还没offer压力有点大，天快黑了，零零散散的雨下了又停，停了又下，有点冷。我现在看着亮晃晃的屏幕发呆，不想回那个冷清清的宿舍。明天是周日，准备还是去逸夫楼背一下八股文顺便写一写课程报告，一天过得好快，我不想这么快啊…

双非本3个月拿下字节转正，运气好到家了呜呜

一、手撕1.题目：215 第k大的数2.涉及知识点：快排、归并排序3.考察类型：ACM二、项目和八股1.围绕uplift模型项目的介绍和本人研究专业的介绍embedding，sparse&dense模型，但似乎面试官不太了解这种深度学习模型的训练方式，他更多聚焦于随机森林算法，和我做的uplift模型的技术栈不太一样22年阿里论文，DESCN，论文中涉及的模块设计2.训练样本是否RCT，有没有引入观测数据3.AUCC和AUUC的联系与区别4.X-learner的认识