秋招经验分享 | 机会留给有准备的人

1、准备简历

简历的重要性不言而喻,这是筛选候选人的重要依据。通过前期的准备,大家已经积累了大量的经历,可以将它们有条理地写入自己的简历。

一份优秀的简历就是告诉HR你非常适合这个岗位:

2、网申投递

由于每家的申请规则、网测内容和面试形式都有所差异,大家可以根据往年的情况整理出一张表格,方便自己投递和避免错误。

3、网上测评

通常情况下,在投递完成后,每家都会很快发来网测链接,需要在规定时间内完成。

4、线下面试

为了充分准备,大家可以在网申和网测完成后,就开始准备面试。

5、笔试题可以提前刷

如果你现在不知道该怎么准备,不知道企业笔试会考什么题,面试会面什么,各个公司应该如何选择(比如薪资、加班等)

牛客特意整合梳理了历年校招数据、笔/面试真题,编写了《校招宝典》

不收费,3人组团即可免费领取!已经发出20000份,涵盖各大公司求职资料,解决以上所有卡点

资料包含:

  • 30+大厂面试真题+解析
  • 软件方向:阿里、腾讯、百度、小米、华为、美团......
  • 硬件方向:华为、比亚迪、汇川、新华三、中兴、海康威视......
  • 机械方向:比亚迪、华为、美的、长江存储、宁德时代......
  • 30+大厂岗位薪资爆料
  • 30+大厂offer攻略

备战秋招别犹豫,手机端点击马上领取>>https://www.nowcoder.com/link/campus_ziliao2024-0604125

以下是资料部分内容的截图,每个方向专栏售价都是69元,但是参与3人组团就可免费领取

电脑端请微信扫码领取>>

全部评论

相关推荐

    自我介绍之后,还问了实验室和导师是谁,是不是博导()。    觉得我项目和岗位没什么匹配度(在实验室主要做CV的),就只问了一段实习。(好详细啊)    下面问了好多八股题:        1.BERT详解        2. 借口任务是什么意思        3.为什么自注意力要除以根号dk        4.编码器和解码器是什么关系        4.1 Transformer中编码和解码的作用        5.推荐系统中大模型的应用        6.BERT在做分类、命名实体识别、句子相似度任务的区别        7.命名实体识别和相似度计算有什么区别        8.推荐系统整体流程        9.搜索系统整体流程        10.搜索系统和推荐系统的异同点        11.回粗排精排重排流程以及常见算法        12.精排的作用        13.精排预估相关性还是点击率        14.点击率、转化率等相关指标介绍        15.重排的功能        16.分类和回归任务的关系,可否相互转化?        17.推荐系统中的DIN模型        18.常见的损失函数有哪些(分类、回归、对比)        19.二分类和多分类最后的激活函数        20.softmax是否可以用于二分类        21.Sigmoid和Softmax的关系        22.有哪些常见的Attention        23.SE Net的结构和作用        24.AUC和GAUC指标        25.粗排的离线指标        26.XGBoost和GBDT的区别        27.XGBoost的原理、损失函数、训练过程        还有一些可能忘了,被问晕了,完全拷打。基础不牢真的痛苦,还是补搜广推的基础吧,只靠那么一小段实习感觉顶不住啊。。        手撕:三数近似和(过)     反转链表说下思路   (面试官说他不太看重手撕)        反问:            1. 主要业务。            2. 需要的技术栈。            3. 您觉得我哪方面弱势。        面试官挺严格的,但是反问的问题都认真回答了。哎,菜死了,感觉凉了。
查看31道真题和解析
点赞 评论 收藏
分享
4 12 评论
分享
牛客网
牛客企业服务