百度大模型算法实习岗上岸经验!

文章作者J同学分享了他从天津大学计算机科学专业背景出发,如何在没有充分准备的情况下,通过快速学习和准备,最终获得百度大模型实习的经验。他强调了简历项目知识的深入理解、力扣刷题、八股文准备的重要性,并提供了针对性复习和多投递策略的心得。他还特别感谢Datawhale团队提供的模拟面试帮助。

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 Datawhale干货 

作者:J同学,学校:天津大学

写在前面

大家好,我是天大J同学,2023找暑期实习期间也算是历经坎坷,最后去了百度做大模型相关工作,虽然本硕均为计算机科班但本身实力尚浅,硬实力如力扣也并不像很多人早早开始准备,所以整个过程并不是很顺利,这篇文章主要和大家分享一下我的心得体会。 

虽然我自己一开始就确定了不打算读博要去工作的选择,但由于自己实验室科研方向和算法岗所需技能点略显脱轨,所以大部分时间花在了纠结到底要不要找算法岗上,结果后来大模型火了一把,正好自己又有RL自学以及参加比赛的经历,才决定all in算法,所以在这里主要讲述一下我个人暑期实习从无到有的经验,希望能给和我有着相似经历的同学一些帮助。

干货分享

我的分享大部分内容适用于由于其他原因之前没有时间准备面试内容,又想找实习急于速成的同学们,虽然这样可以尽快掌握一些应试的内容,但我并不推荐大家和我一样把大部分需要学习的内容压缩到很短的一两个月内,面试官如果进行针对性的考察,其实可以很容易的判别你到底是死记硬背还是彻底理解技术的基本原理,其中显而易见的一点是,假如面试官意识到你掌握的知识是靠死记硬背而不是活学活用时,这次面试基本就没有通过的机会了。

干货一:简历

我认为排在第一位的,需要精心准备的内容是自己简历项目中相关方法的知识内容,因为大部分面试都会围绕项目经历展开,涉及到的内容可能有所使用方法的基本原理,使用该方法的原因,是否尝试过其他方法及效果不好的原因,以及当前所用方法的一些变体,都会是面试时考

<think>我们正在处理用户的简历撰写需求,重点是如何描述两个项目(花店管理系统、电影售票微信小程序)以及两类工作经验(网站页面维护、数据清洗)。 用户提供了参考引用,但内容是关于毕业设计题目的,与简历撰写无关。因此我们将忽略该引用,专注于用户的实际需求。 步骤: 1. 花店管理系统(在校开发项目) - 描述要点:项目目标、技术栈、实现功能、个人职责、项目成果 - 注意:作为在校项目,突出学习与应用能力 2. 电影售票微信小程序(在校开发项目) - 描述要点:项目背景、技术栈、核心功能、个人贡献、项目成果 3. 网站页面维护(实习/工作经验) - 描述要点:工作内容、使用的技术、解决问题、成果 4. 数据清洗(实习/工作经验) - 描述要点:任务内容、工具使用、方法、成果 我们将按照以下结构为每个部分提供描述建议: - 项目/工作名称 - 时间(可选,用户可自行补充) - 描述:使用动宾结构,突出行动和成果,量化成果(如果可能) 注意:简历描述应简洁有力,使用专业术语,同时避免过于冗长。 具体建议如下:</think>### 简历项目与工作经验描述建议 #### 1. 花店管理系统(在校开发项目) **描述建议:** > 独立设计并实现全栈花店管理系统,采用SpringBoot+MyBatis后端架构与Vue.js前端框架。实现商品管理、订单处理(支持微信支付集成)、库存预警、会员体系等核心模块,通过JWT实现用户鉴权。部署于阿里云服务器,日均处理订单50+,系统响应时间低于500ms。优化MySQL索引设计使查询效率提升40%。 **技术亮点:** - 后端:SpringBoot/MySQL/Redis缓存 - 前端:Vue.js/Element UI - 部署:Nginx反向代理/Docker容器化 --- #### 2. 电影售票微信小程序(在校开发项目) **描述建议:** > 主导开发电影票务微信小程序,实现影院选择、场次查询、在线选座支付一体化流程。采用Taro跨端框架开发,后端对接第三方票务API。引入小程序云开发实现实时座位锁定,通过Redis分布式锁解决高并发抢票冲突,峰值QPS达1200。获校级软件开发大赛二等奖。 **技术亮点:** - 微信小程序云开发/WebSocket实时通信 - 高并发解决方案:Redis+Lua脚本 - 数据可视化:ECharts票房分析报表 --- #### 3. 网站页面维护(实习经验) **描述建议:** > 负责企业官网前端维护与性能优化,使用HTML5/CSS3/JavaScript实现响应式改版。修复跨浏览器兼容性问题,通过Webpack打包优化使页面加载速度提升35%。使用A/B测试改进用户交互流程,表单提交转化率提升18%。定期更新CMS内容,保障SEO关键词覆盖率。 **量化成果:** - 维护20+企业级页面 - 页面性能评分从65→92(Lighthouse) - 零差错完成季度更新需求 --- #### 4. 数据清洗(工作经验) **描述建议:** > 处理百万级电商用户行为日志,使用Python(Pandas/PySpark)构建自动化清洗管道。开发正则表达式规则修复地址数据残缺问题,准确率达99.2%。建立数据质量监控看板,通过异常检测算法识别脏数据,减少人工校验工时60%。清洗后数据支撑用户画像构建,助力精准营销ROI提升25%。 **技术工具:** - Python数据清洗栈:Pandas/Numpy/Sklearn - 大数据处理:Spark SQL/Hive - 可视化:Tableau监控看板 --- ### 优化技巧 1. **STAR法则应用** ```markdown 情境(Situation):电商日志数据混乱 任务(Task):构建清洗管道支撑用户画像 行动(Action):开发PySpark脚本+正则规则 结果(Result):准确率99.2%,工时减少60% ``` 2. **技术栈显性化** 在描述中自然嵌入关键词: `SpringBoot` | `Redis分布式锁` | `Webpack优化` | `PySpark管道` 3. **量化优先级** 采用「指标+百分比」的强结果导向: `响应时间↓30%` | `转化率↑18%` | `QPS 1200` > 参考:技术简历中项目描述应遵循「问题-方案-成果」黄金三角模型[^1],建议每个项目保留3-5个核心成就点,避免技术堆砌。 ---
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