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门头沟学院
2025
算法工程师
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2024-12-13 18:03
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门头沟学院 算法工程师
补充1213:[9] 荣耀开了,package 80+,定级17级, 拒了(纯现金,无股)补充1212:AAAI + 1saying:签腾讯了,华为结束流程。tiktok不用三方,在面。补充1209:[8] 蔚来开了,package 75 拒了(base 很高)补充1204:没忍住,面tiktok新加坡了[7] 智源开了,package 68 (考虑到强度,心动ing)saying:还差 网易,荣耀,蔚来,携程 没开。流程中,华为,字节。三方已解约。补充1128:最近没挂,入池+1没忍住,面诺亚了补充1127:最近没挂[6] 腾讯开了,package 不能说,定级t9,化身鹅孝子(目测是我bg下最大包,青云)[5] 顺丰开了,package 60 拒了 (公积金基数有上限,无博后)[4] 淘天开了,package 56 拒了,定级p6,(难评,白菜)补充1122:最近没挂,入池+2京东dmt主动结束流程,面试体验很不好[3] 百度开了,package 70 ,定级t5,拒了(搜推,提前批)补充1112:今天跟同事吐槽到底是谁在拿offer,各种泡池子一直没动静。他让我看眼秋招表,看看哪些泡池子,仔细一看我oc+of的数量也是过10了补充1111:最近陆续多了一些oc和offer。11月应该有不少佬释放offer,有几个新面试,暂没挂。saying:最近新投了一篇基于之前llm改进的工作。前面投的审稿意见也还可以,等12月开奖。大模型的相关知识已经系统性地做了整理,目前还差位置编码,prompt工程和模型推理优化。后续准备找合作单位挂github给大家做roadmap。10月中旬开始投递目标从互联网扩大到了教职和车企,目前拿到京内某所特聘副研究员,互联网2个人才计划泡池子,某提前批复活后速通泡池子,车企若干。最后面完手上这3家就准备不继续秋招了。秋招本身对我来说还是一个学习的过程,把之前一直偷懒没学的东西认真学了一遍。[2] 京内某所开了,package 不能说,心动(国家实验室)补充1021:14. 菜鸟机器学习简历挂15. 饿了么机器学习简历挂补充1018:13. 达摩院/爱橙llm简历挂saying:嘴上说了不想面,但还是在面。另外也陆续看了些博后和教职机会了。有1个保底,3个oc,其实是不需要太焦虑的。但是人都想要更好的,曾经因为错误的选择走了很多弯路(比如211直博,比如老板纯散养),所以想在就业的时候一口气证明自己。但冷静下来仍然会问自己,追求一个社会意义上的成功的结果,真的重要吗?现在我想结果或许没那么重要,但是给自己一个动机去重新回顾基本功,去系统学习大模型,去花精力刷题,这些关注个人成长的努力都是很好的经历。补充1017:8. 快手kstar 二面挂,再投相同部门正式批简历挂9. 蚂蚁正式批llm一面挂10. 科大讯飞飞星没hc不推进了11. 美团北斗一面挂,再投相同部门正式批简历挂12. 小红书llm简历挂,nlp一面挂(23年redstar有thu博+2a的样本)saying:秋招不想面了,毁灭吧。仔细复盘了一下,发现如果只面llm相关经历的话,作为一个phd确实太弱了。我的优势主要是技术栈比较全面,数据挖掘,机器学习,深度学习和大模型都懂一些。也都有相关经历,但是没有持续纵向深入(这也是我博士期间没做好的部分,无论在研究还是工程上)。补充1011:7. 滴滴未来精英一面挂,面试官不懂技术,滴滴拉黑6.百川一面挂,coding没出来saying:最近开始整理自己的知识库了,相关八股都复习了一遍。基本面别家都聊的很开心。我发现像滴滴,百度,贝壳这几家真都不是做技术的公司,八字有点不和,面完不管挂没挂都觉得面试官很蠢不想面了。1.小米未来星大模型简历挂,换小爱对话系统一面感觉良好,八股coding都没问题,面完两周没结果邮件催挂,组里8张卡2.智谱glm4简历挂,联培博后一面挂,项目不太敢兴趣问了10-20分钟,然后拷打一个半小时八股,从模型结构,cpt,sft,rlhf到部署和prompt工程都问了一遍,场景题居多,大概一半都不会。虽然过程煎熬,但是复盘后学到很多。3.米哈游简历挂4.智源简历挂(复活后oc)5.美团本地核心商业一面挂,项目40分钟,coding20分钟,自我感觉良好。saying:6个月半路出家做大模型,两段实习,产出1论文1专利。但是对很多实现细节却不够了解,没有整体的road map,边面边学吧。[1] BYD开了,package 67,定级e3, 签三方了(含博后)
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2024-12-03 21:24
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门头沟学院 算法工程师
腾讯 算法工程师 最小约为最大包2/5
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2024-11-24 01:16
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门头沟学院 算法工程师
自从转llm后一直看到类似的问题,下面想简单谈一下我自己的理解(叠甲)。1. 谁更重要?先说结论,match论文 > match实习 >> 不match实习 > 不match论论文。match指大模型相关,但是topic不同。topic指具体的研究方向,如CPT,PT,RAG,推理优化下面的 **具体task** 。- match论文指大模型相关的,topic是面试部门关注的 论文。但实际上这样的论文非常少,这不光与研究水平有关,更与研究兴趣相关。企业关心的问题往往是具体且trivial的,而学界关心的问题是前瞻且high level的。尽管我们能够用一些fancy 方法在公开数据上做一个SOTA的论文,但是有多少工业界可以用的上呢?当然,不排除有高手,可以把trivial的问题抽象成科学问题并很好地解决它。但具备这样研究能力的人也是非常稀少的。那少具体是多少呢?以今年为例,如果match论文1a1b硕士大概率是可以人才计划的。- match实习是指在部门专注的方向上做了工程实践,踩了很多坑有很多经验,但是没有用一个fancy方法解决它并整理成一篇论文。相比于最后的产出物,经过实践训练得到的经验和认知对企业来说是更务实的选择。并且,只要后续持续进行科研训练,具备实践经验的人也有更大的机会在部门专注的这个方向上发表论文。- 不match实习是指,大模型实习,实习期间做的东西和部门有gap,但是依旧有很多工程实践,能在企业级setting下工作。match实习显然比不match实习更好。- 不match论文是指,大模型论文,和部门有gap,但是在实验室级setting下工作。一般来说,实验室环境要比企业环境的工程要求低很多。企业环境在实验规模,数据质量,针对生产环境的结果分析与实验设计上需要专门的训练。简单来说,干相关的活且干的好的人>能干相关的活的人>能干活的人>基础好的人。如果你是部门ld,你想招人提升业绩,你会选谁呢?2. 应该怎么做?根据上面的说法,惯性的做法应该是根据自己的实际情况选择发match论文或者match实习。但是这样做就是最好的吗?我觉得不是。虽然谁重要这个问题看起来问的是精力分配,但是评论下的答案往往是具体的选择。这是一种典型的学生思维,先入为主地认为实习和论文本身就是互斥的。但事实上两者并不冲突,实习论文两者都有只会让你有更大概率获得心仪的offer。所以最优解应该是去公司实习,实习时以发表论文为目标规划后面的实习安排(也可以一步到位是研究实习)。前期深入项目,熟悉业务,现有方法和实验流程。然后针对部门当前普遍关心的技术问题,抽象或类比到现有的科学问题。用公司的卡,公司的数据(或开源数据)完成这篇工作。最后在实习过程中把这个技术上线用起来。我知道,上面说的每一步都不容易。但是做了没做出来 和 根本没想做 对个人能力提升的差距会非常大。我们可以以论文为目标安排工作,比如怎么设计实验,怎么分析结果,怎么改进方案。即便方案最后无法达到预期,我们也可以退而求其次,发b,发c或者专利。上线效果可以没那么好,但是要用起来,并分析为什么work为什么不work,最后给出定量结果与定性结论。当你能完整地走完这样一个算法开发,迭代,发版的流程后,你势必已经对这个topic积累了很多深刻见解。至于论文,很多时候真的需要一点运气。
syGOAT:能发一篇真正match工业界的论文早就人才计划抢走了
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瞳zoe:因为损害的只是你自己的利益,你的流程被占了走不了别的岗位,但是他们却可以一直扩充池子,优中选优😅
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2024-12-13 18:03
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补充1213:[9] 荣耀开了,package 80+,定级17级, 拒了(纯现金,无股)补充1212:AAAI + 1saying:签腾讯了,华为结束流程。tiktok不用三方,在面。补充1209:[8] 蔚来开了,package 75 拒了(base 很高)补充1204:没忍住,面tiktok新加坡了[7] 智源开了,package 68 (考虑到强度,心动ing)saying:还差 网易,荣耀,蔚来,携程 没开。流程中,华为,字节。三方已解约。补充1128:最近没挂,入池+1没忍住,面诺亚了补充1127:最近没挂[6] 腾讯开了,package 不能说,定级t9,化身鹅孝子(目测是我bg下最大包,青云)[5] 顺丰开了,package 60 拒了 (公积金基数有上限,无博后)[4] 淘天开了,package 56 拒了,定级p6,(难评,白菜)补充1122:最近没挂,入池+2京东dmt主动结束流程,面试体验很不好[3] 百度开了,package 70 ,定级t5,拒了(搜推,提前批)补充1112:今天跟同事吐槽到底是谁在拿offer,各种泡池子一直没动静。他让我看眼秋招表,看看哪些泡池子,仔细一看我oc+of的数量也是过10了补充1111:最近陆续多了一些oc和offer。11月应该有不少佬释放offer,有几个新面试,暂没挂。saying:最近新投了一篇基于之前llm改进的工作。前面投的审稿意见也还可以,等12月开奖。大模型的相关知识已经系统性地做了整理,目前还差位置编码,prompt工程和模型推理优化。后续准备找合作单位挂github给大家做roadmap。10月中旬开始投递目标从互联网扩大到了教职和车企,目前拿到京内某所特聘副研究员,互联网2个人才计划泡池子,某提前批复活后速通泡池子,车企若干。最后面完手上这3家就准备不继续秋招了。秋招本身对我来说还是一个学习的过程,把之前一直偷懒没学的东西认真学了一遍。[2] 京内某所开了,package 不能说,心动(国家实验室)补充1021:14. 菜鸟机器学习简历挂15. 饿了么机器学习简历挂补充1018:13. 达摩院/爱橙llm简历挂saying:嘴上说了不想面,但还是在面。另外也陆续看了些博后和教职机会了。有1个保底,3个oc,其实是不需要太焦虑的。但是人都想要更好的,曾经因为错误的选择走了很多弯路(比如211直博,比如老板纯散养),所以想在就业的时候一口气证明自己。但冷静下来仍然会问自己,追求一个社会意义上的成功的结果,真的重要吗?现在我想结果或许没那么重要,但是给自己一个动机去重新回顾基本功,去系统学习大模型,去花精力刷题,这些关注个人成长的努力都是很好的经历。补充1017:8. 快手kstar 二面挂,再投相同部门正式批简历挂9. 蚂蚁正式批llm一面挂10. 科大讯飞飞星没hc不推进了11. 美团北斗一面挂,再投相同部门正式批简历挂12. 小红书llm简历挂,nlp一面挂(23年redstar有thu博+2a的样本)saying:秋招不想面了,毁灭吧。仔细复盘了一下,发现如果只面llm相关经历的话,作为一个phd确实太弱了。我的优势主要是技术栈比较全面,数据挖掘,机器学习,深度学习和大模型都懂一些。也都有相关经历,但是没有持续纵向深入(这也是我博士期间没做好的部分,无论在研究还是工程上)。补充1011:7. 滴滴未来精英一面挂,面试官不懂技术,滴滴拉黑6.百川一面挂,coding没出来saying:最近开始整理自己的知识库了,相关八股都复习了一遍。基本面别家都聊的很开心。我发现像滴滴,百度,贝壳这几家真都不是做技术的公司,八字有点不和,面完不管挂没挂都觉得面试官很蠢不想面了。1.小米未来星大模型简历挂,换小爱对话系统一面感觉良好,八股coding都没问题,面完两周没结果邮件催挂,组里8张卡2.智谱glm4简历挂,联培博后一面挂,项目不太敢兴趣问了10-20分钟,然后拷打一个半小时八股,从模型结构,cpt,sft,rlhf到部署和prompt工程都问了一遍,场景题居多,大概一半都不会。虽然过程煎熬,但是复盘后学到很多。3.米哈游简历挂4.智源简历挂(复活后oc)5.美团本地核心商业一面挂,项目40分钟,coding20分钟,自我感觉良好。saying:6个月半路出家做大模型,两段实习,产出1论文1专利。但是对很多实现细节却不够了解,没有整体的road map,边面边学吧。[1] BYD开了,package 67,定级e3, 签三方了(含博后)
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