【招聘会】自己到底值多少?

12月1日,学校举办年度招聘会,255家单位提供各类岗位,起薪2000-4999元。优秀学生及211、985背景者更有优势。面对现实,作者反思个人职业规划,决定加倍努力。

前言:

        12月1日,在今年的最后一月的第一天,我们学校召开了招聘会,是时候知道自己值多少钱了。

中文:

       僧多肉少,道理知道得太迟:

       这次有255个招聘单位擦参与这次的招聘会,涉及的类别有:学校,培训机构,科研组织,商家,事业单位。

       基本的起薪是2000-4999元,其他的稍稍高一些的需要是学校的优秀干部或者是 优秀的党员,或者是211或985的学生。然后我并不是。

      我的梦想是: 钱多事少离家近。但是商家的要求比较高,我还达不到。

 

     当我的大多数的同学需要为找实习单位而奔波的时候,我已经选择了,但是这并不是我现在悠闲的理由,我应该更加努力地进行学习,不然对不起我的选择。

 

    现实总是让我清醒,我也是要踏上社会的人了。加油吧。

在AI应用实习生的招聘过程中,面试问题通常会围绕基础知识、项目经验、算法能力以及实际应用场景的理解展开。以下是一些常见的面试问题类型及具体内容: 1. **基础知识类问题**: - 介绍Transformer模型的核心结构工作原理。 - 解释大模型推理过程中可以通过调节哪些参数来提高性能,例如批处理大小、序列长度、温度系数(temperature)等[^3]。 - 描述静态查找与动态查找的区别,并举例说明它们的应用场景[^5]。 2. **项目经验类问题**: - 请详细描述你参与过的某个AI项目,包括项目的背景、目标、技术方案以及最终成果。 - 如果你做过RAG(Retrieval-Augmented Generation),请介绍一下RAG的基本流程及其优势,并说明大模型在其中的作用[^3]。 - 分享一次你在项目中遇到的技术挑战,并说明你是如何解决这些问题的。 3. **算法与编程类问题**: - 实现一个简单的机器学习或深度学习模型,例如线性回归、逻辑回归或者卷积神经网络。 - 编写一段代码实现某种查找算法(如二分查找、线性查找)并分析其时间复杂度[^5]。 - 给定一个具体的数据集,要求设计一个分类/回归任务的完整解决方案,包括数据预处理、特征工程、模型选择与评估指标。 4. **理论与实践结合类问题**: - 在语音识别(Speech)自然语言处理(NLP)领域之间有哪些共通之处?这两个方向是否可以互转?为什么? - 当前大模型的发展趋势是什么?它对未来AI行业的就业前景有何影响? 5. **开放性问题**: - 对于当前AI行业的三大主流方向——NLP、CV、Speech,你认为哪一个更有发展潜力?为什么? - 你如何看待大模型训练经历的重要性?如果你没有相关经验,你会如何弥补这一短板? 6. **软技能与职业规划类问题**: - 你对未来的职业发展有什么规划?是否打算继续深造(硕士/博士)? - 你希望在实习期间获得哪些成长?对团队合作个人沟通能力的看法是什么? ### 示例代码:实现快速排序算法 ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr else: # 选择基准 pivot = arr[len(arr) // 2] # 分别存放比基准小大的元素 left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] # 递归地对左右两边进行快排,并合并结果 return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) # 测试快速排序函数 test_array = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] sorted_array = quick_sort(test_array) print("原始数组:", test_array) print("排序后数组:", sorted_array) ``` ### 总结 AI应用实习生面试不仅考察候选人的技术能力项目经验,还注重其对行业趋势的理解以及解决问题的能力。建议提前准备相关的基础知识、刷题练习、整理个人项目案例,并关注最新的研究进展技术动态。 ---
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