通义实验室-AI数据引擎团队招聘团队介绍：通义实验室系统AI实验室，致力于阿里大模型相关的系统化工程工作；魔搭，灵积，通义千问，每一款阿里出品的大模型产品都有我们团队的印记；而AI数据引擎团队，主要解决大模型训练过程中的数据生产问题。训练数据在大模型训练中是至关重要的，它是模型学习和泛化的基础；高质量、多样性和代表性的训练数据可以帮助模型获得更好的性能和更广泛的应用能力。我们团队的工作包含了海量预训练数据的采集、预处理，SFT/RLHF等模型alignment所需的精细数据的生产（标注、评测），训练数据集的体系化管理、索引、使用、增效，线上训练数据回流解决方案，等一系列大模型训练和部署过程中会遇到的数据生命周期相关问题；在这里你会深度发掘模型和数据之间的联系，迅速得接入大模型训练数据生产背后的魔鬼细节，将对大模型的相关认知持续推到新高度。职位描述：参与AI数据平台的研发工作。1. 海量分布式采集系统：高并发系统的吞吐优化、线性扩容，降本增效，对于网站安全机制的深入理解。2. 数据标注系统：高可用的API系统的开发和维护，二次开发体系的建设（AWS SageMaker GroundTruth），特定标注模版的开发和算法辅助优化（如视频自动跟踪，图片自动分割）。3. 数据处理系统：高质量训练数据集的流程构建，百亿级向量去重算法的研发，向量提取模型的研发和部署，高质量数据集的构建（对标RedPands，Lainon5B，DataComp）。4. 数据管理系统：多模态数据的存储体系构建，多模态检索系统的研发和优化，Python SDK的研发，高质量数据集的构建。感兴趣的同学可发送简历到jiahaijun.jhj@alibaba-inc.com

面试情况：腾讯：五面挂，二面挂百度提前批：三面完，录用评估米哈游：三面完，等HR面京东：三轮线上+一轮线下，录用评估字节跳动：二面挂，二面挂美团：三面完，等HR面拼多多：三面完，等HR面某小厂：二轮线下+HR面，发意向阿里系：简历全挂快手：简历挂奋战了两个月，以为要结束秋招的时候鹅厂排序挂，现在只能等意向+等被捞

虾皮的面试真是我秋招以来体验最差的一次了，堪比我的pdd社招面。我和面试官都逆天。首先说说面试官的罪状，没有提前看过我的简历！导致每次提问之前都要先看我的简历两分钟，然后回答之后还要再写两分钟面评。咱也不知道他是真在写面评还是在背后蛐蛐我。然后是我的罪状，我投错简历了！我投的是老早以前的菜坤简历，上面实习经历都没写。我面试前 15 分钟才起床，导致我脑子都是懵的，自我介绍环节都忘了介绍实习经历，后面面试官提问才知道简历投错了，上面没有实习经历这一栏。这也就导致了面试官估计到现在都不知道我实习过。总结，每次面试之前先去官网看看投递的简历，防止出现简历投错的情况。另外就是不要起床面试！不要起床面试！不要起床面试！1. 项目介绍与相关问题，就不写了2. 口述如何快速反转一个链表3. 给你一个 10 GB的全是整数的文件，找出其中前十个最大的数，没有其他要求或者限制4. 有向图如何最快确定是否存在闭环5. 说一下 IO 多路复用在 Linux 中的实现有哪些？各自的优缺点。假设有 1000 条流，每条流的流量都很大，那么不同的 IO 多路复用实现在这种情况下有什么区别？假设只有一条流的流量很大，又有什么区别？6. TCP 的拥塞控制算法有哪些，展开说说。TCP 的流量控制是如何实现的？7. Mysql 的隔离级别有哪些？解决什么问题的？8. Socket 的状态机9. 多态是什么？如何使用多态？10. 单例模式的实现方式？使用内部静态类这种方式不需要加锁吗？11. 工厂模式和创造者模式有什么区别？手撕：链表求和，只不过链表是从高位到低位排列的，需要首先进行链表反转

是这样的，楼主是今年6月份毕业的，双非一本，通过校招进了一家外包，本来说好的是干JAVA，结果进去之后叫我做测试，也没有用到什么测试工具，感觉什么也学不到。已经被交了社保签了劳动合同不是应届生了，社招的岗位沟通了600多个，几乎没有面试。现在打算找JAVA的实习然后辞职，老哥们建议这么做吗，如果后面再找正式工作的话会不会被背调，发现我实习的这段时间没有交社保，然后不要我呢，谢谢老哥们