2026秋招提前批 陸續(xù)開始很多崗位，10月就有很多崗位已經(jīng)截止！我自己整理了信息匯總，一直更新到26秋招結(jié)束?。?！每周工作日更新，秋招高峰期每日更新?。?！覆蓋國企央企/bank/外企私企/獨角獸/高校/事業(yè)單位可按公司/行業(yè)/崗位/地點/截止時間/招聘對象篩選 #暑期實習(xí)#  #提前批#  #留學(xué)生求職#  #26秋招#  #互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘#

今天老師給大家分享推薦算法3輪面經(jīng)，供各位同學(xué)參考。1??第一輪1、先自我介紹，我的習(xí)慣是經(jīng)歷簡單介紹一下，然后自然轉(zhuǎn)向準(zhǔn)備最充分的一個項目開始詳細(xì)講，面試官感興趣的話最好，不感興趣的話會直接打斷的。主要介紹了項目的背景，難點和解決方案，面試官關(guān)心的點主要集中在問題抽象和損失函數(shù)，講清楚為什么這么做，項目大概聊了半小時左右2、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：推導(dǎo) lr，寫出loss和梯度（比起推導(dǎo)svm來說簡直就是送分題，要是寫不出來的話估計會直接掛，基礎(chǔ)還是要好好準(zhǔn)備）3、算法 鏈表對折 1 2 3 4 5 變成 1 5 2 4 3拆解一下題目，(靈活)找到鏈表的中點 牛客題霸: 鏈表中倒數(shù)第k個節(jié)點 是找中點的復(fù)雜版，都是雙指針解法翻轉(zhuǎn)后半段鏈表 牛客題霸: 翻轉(zhuǎn)鏈表合并兩個鏈表 ?？皖}霸: 合并兩個有序鏈表 是復(fù)雜版2??第二輪1、先介紹項目，主要聊了項目背景和收益，收益具體怎么衡量，項目如何上線生效2、算法題 m*n的二維數(shù)組，只能往右或者往下，找最短路徑，n空間 ?？皖}霸: 矩陣的最小路徑和3、有了解過設(shè)計模式嗎？(答了常見的工廠模式和單例模式，對應(yīng)的應(yīng)用場景，簡單扯了一下裝飾器模式，也是看xgb源碼看到的，其實不會用)4、系統(tǒng)設(shè)計需要注意什么，如何設(shè)計一個系統(tǒng)，系統(tǒng)性能如何評估，需要考慮哪些指標(biāo)（考察點應(yīng)該是線上的系統(tǒng)了，指標(biāo)比如內(nèi)存使用率，qps，99 39 49時間之類的）5、之前幫阿里云錄制過一些深度學(xué)習(xí)的入門課程，簡單聊了一下相關(guān)的內(nèi)容3??第三輪1、先介紹項目，主要聊了項目背景和收益，收益具體怎么衡量，項目如何上線生效2、介紹xgbgbdt和xgb的區(qū)別(居然沒有問lgb)怎么選最優(yōu)分裂節(jié)點，怎么加速，預(yù)排序有什么作用，怎么分箱，等寬還是等深怎么處理缺失值的，預(yù)測時候缺失值怎么辦3、為什么離職，希望一份什么樣的工作4、有沒有什么問題想要了解的（問了業(yè)務(wù)場景 工作內(nèi)容）??對于想求職算法崗的同學(xué)，如果想?yún)⒓痈哔|(zhì)量項目輔導(dǎo)，提升面試能力，歡迎后臺聯(lián)系。#簡歷中的項目經(jīng)歷要怎么寫# #互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘# #大模型面經(jīng)# #算法崗面試#

2026秋招提前批 5月陸續(xù)開始很多崗位，10月就有很多崗位已經(jīng)截止！一直更新到26秋招結(jié)束?。?！每周工作日更新，秋招高峰期每日更新！?。?、覆蓋國企央企/bank/外企私企/獨角獸/高校/事業(yè)單位2、每日更新30+家企業(yè)，崗位實時追蹤4、按公司/行業(yè)/崗位/地點/截止時間/招聘對象篩選 #26屆校招#  #26秋招#  #提前批#  #互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘#  #暑期實習(xí)#  #留學(xué)生求職#

結(jié)合最近輔助修改的簡歷及項目，老師總結(jié)了部分大模型微調(diào)簡歷的踩雷點。???♂?錯誤示范：在 x任務(wù)中，獲取 xxx 條數(shù)據(jù)，通過規(guī)則 or 腳本清洗出 x 條數(shù)據(jù)，然后微調(diào) y 大模型，在業(yè)務(wù)上提升 x 個點。???原因:大模型微調(diào)的平臺是現(xiàn)成的，基模是現(xiàn)成的，體現(xiàn)不出核心能力。?應(yīng)該怎么寫？首先介紹業(yè)務(wù)背景：業(yè)務(wù)是一個銷售對話業(yè)務(wù)，機(jī)器人是銷售，代替真人，直接面對用戶。我們會給模型設(shè)定任務(wù)，任務(wù)是 prompt 。步驟1??．提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)問題：1.真人通話每通電話任務(wù)是未知的，我們訓(xùn)練數(shù)據(jù)是任務(wù)＋通話的 pair 對。2.真人通話很亂，與客戶的對話是各種交叉的，導(dǎo)致 asr 后并不是一人一輪。解決方案：1.首先通過大模型 prompt 對該通電話提取任務(wù)，得到任務(wù)＋ pair 對。需要用到 cot + reflection ＋多 Ilm 一致性+ debating 的模式。2.使用大模型根據(jù)以上任務(wù)和真人對話，讓大模型編寫出通話內(nèi)容。提問，為什么要編寫而不是直接用？步驟2??．制定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集問題：1、正常的對話內(nèi)容，前面幾句和后面幾句基本上一致的。都是問候和拜拜，但是也有一些差異。2、因為都是相似場景，雖然任務(wù)不同，但是很多場景語義很相似。解決方案：1、基于輪次的權(quán)重采樣：通過輪次設(shè)定權(quán)重進(jìn)行 weighting sample 。解決問候和拜拜的高占比問題。2、基于語義的采樣：使用 bert 對對話內(nèi)容進(jìn)行 embedding ，然后使用層次聚類通過調(diào)節(jié)閾值聚類出相似語義的類。對一個類里的樣本進(jìn)行隨機(jī)采樣，提問，為什么要對重復(fù)語義的數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣？3、基于客戶類型和產(chǎn)品的采樣，因為很多產(chǎn)品是熱品，導(dǎo)致對話內(nèi)容有偏，用戶類型一樣，需按照類型調(diào)整整體比例采樣。提問，為什么要這么采樣？步驟3??．制定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集我們直接把輸出當(dāng)作 target 進(jìn)行訓(xùn)練。使用的 lora 訓(xùn)練，但是 lora alpha 設(shè)定成為4倍的時候達(dá)到了比較好的效果，經(jīng)驗值不同任務(wù)不一樣，提問，在各種情況下要怎么調(diào)？步驟4??.dpo訓(xùn)練問題：v1版本訓(xùn)練時，很多輸出內(nèi)容是對的，但是輸出的語氣不太像真人，機(jī)器人味還是很嚴(yán)重。解決方案：由于訓(xùn)練本身是有 ground truth 的，因此使用v1訓(xùn)練的模型，預(yù)測訓(xùn)練集，使用大模型對比兩者語氣不符合訓(xùn)練集的拿出來，使用訓(xùn)練集的 ground truth 和模型的預(yù)測數(shù)據(jù)作為 dpo 訓(xùn)練對，對v1版本模型重新訓(xùn)練。??這里老師只是簡要進(jìn)行概括解答，具體情況和詳細(xì)解答可以咨詢輔導(dǎo)，如果想了解項目輔導(dǎo)，提升面試能力，歡迎后臺聯(lián)系。#算法# #簡歷中的項目經(jīng)歷要怎么寫# #算法崗面試# #互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘#

今天老師給大家分享推薦算法3輪面經(jīng)，供各位同學(xué)參考。1??第一輪1、先自我介紹，我的習(xí)慣是經(jīng)歷簡單介紹一下，然后自然轉(zhuǎn)向準(zhǔn)備最充分的一個項目開始詳細(xì)講，面試官感興趣的話最好，不感興趣的話會直接打斷的。主要介紹了項目的背景，難點和解決方案，面試官關(guān)心的點主要集中在問題抽象和損失函數(shù)，講清楚為什么這么做，項目大概聊了半小時左右2、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：推導(dǎo) lr，寫出loss和梯度（比起推導(dǎo)svm來說簡直就是送分題，要是寫不出來的話估計會直接掛，基礎(chǔ)還是要好好準(zhǔn)備）3、算法 鏈表對折 1 2 3 4 5 變成 1 5 2 4 3拆解一下題目，(靈活)找到鏈表的中點 牛客題霸: 鏈表中倒數(shù)第k個節(jié)點 是找中點的復(fù)雜版，都是雙指針解法翻轉(zhuǎn)后半段鏈表 牛客題霸: 翻轉(zhuǎn)鏈表合并兩個鏈表 ?？皖}霸: 合并兩個有序鏈表 是復(fù)雜版2??第二輪1、先介紹項目，主要聊了項目背景和收益，收益具體怎么衡量，項目如何上線生效2、算法題 m*n的二維數(shù)組，只能往右或者往下，找最短路徑，n空間 ?？皖}霸: 矩陣的最小路徑和3、有了解過設(shè)計模式嗎？(答了常見的工廠模式和單例模式，對應(yīng)的應(yīng)用場景，簡單扯了一下裝飾器模式，也是看xgb源碼看到的，其實不會用)4、系統(tǒng)設(shè)計需要注意什么，如何設(shè)計一個系統(tǒng)，系統(tǒng)性能如何評估，需要考慮哪些指標(biāo)（考察點應(yīng)該是線上的系統(tǒng)了，指標(biāo)比如內(nèi)存使用率，qps，99 39 49時間之類的）5、之前幫阿里云錄制過一些深度學(xué)習(xí)的入門課程，簡單聊了一下相關(guān)的內(nèi)容3??第三輪1、先介紹項目，主要聊了項目背景和收益，收益具體怎么衡量，項目如何上線生效2、介紹xgbgbdt和xgb的區(qū)別(居然沒有問lgb)怎么選最優(yōu)分裂節(jié)點，怎么加速，預(yù)排序有什么作用，怎么分箱，等寬還是等深怎么處理缺失值的，預(yù)測時候缺失值怎么辦3、為什么離職，希望一份什么樣的工作4、有沒有什么問題想要了解的（問了業(yè)務(wù)場景 工作內(nèi)容）??對于想求職算法崗的同學(xué)，如果想?yún)⒓痈哔|(zhì)量項目輔導(dǎo)，提升面試能力，歡迎后臺聯(lián)系。#簡歷中的項目經(jīng)歷要怎么寫# #大模型# #大模型面經(jīng)# #互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘#

需要算法崗位求職輔導(dǎo)的同學(xué)，歡迎后臺聯(lián)系。#算法# #互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘#

??對于想求職算法崗的同學(xué)，如果想?yún)⒓痈哔|(zhì)量項目輔導(dǎo)，提升面試能力，歡迎后臺聯(lián)系。#算法# #互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘# #你覺得哪一屆的校招最難？# #算法崗面試#

通過大廠輔導(dǎo)老師，我走了哪些捷徑想要進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，從事高薪算法工作的朋友，如何走捷徑，拿到算法 offer ？??自我介紹：我是轉(zhuǎn)行進(jìn)入算法行業(yè)，沒有專業(yè)經(jīng)歷，但現(xiàn)已入職大廠，并且實現(xiàn)薪資大幅提升。??彎道超車:剛開始轉(zhuǎn)行缺乏具體規(guī)劃的時候，找了來自阿里，字節(jié)，騰訊等一線互聯(lián)網(wǎng)大廠的在職算法工程師團(tuán)隊進(jìn)行輔導(dǎo)，針對當(dāng)前熱門的算法就業(yè)方向，老師帶著做大廠的算法項目，注重實踐能力和面試能力的提升。??項目方向（熱門方向）:1??AIGC圖像生成2??多模態(tài)大模型3??大語言模型4??搜索，廣告，推薦5??自動駕駛我選擇了1??AIGC圖像生成和2??多模態(tài)大模型兩個方向。??項目輔導(dǎo)流程：形式是1V1上課＋課后實踐＋答疑。具體包括：理解項目流程，實踐項目代碼，學(xué)習(xí)方法原理，梳理面試問題，修改簡歷，提供虛擬面試等內(nèi)容。??時間：老師會根據(jù)我的時間靈活安排課程，整個輔導(dǎo)我花了2個月左右，但后續(xù)也會因為各種瑣事叨擾他們，他們是我在大廠的第一份人脈，哈哈????成果：最終我的簡歷上增加了兩個高質(zhì)量的項目，相當(dāng)于我的實習(xí)經(jīng)歷，并且有了這兩個項目做基礎(chǔ)，我的簡歷提升和面試過程就輕松了些，現(xiàn)在已經(jīng)成功上岸！#簡歷中的項目經(jīng)歷要怎么寫# #算法崗面試# #算法# #互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘# #?？虯I配圖神器#

??搜廣推和大模型算法是目前比較熱門的兩個算法方向，對于想從事算法的同學(xué)無疑是需要面臨的選擇，尤其是研0或者研1的同學(xué)，提前確定方向就可以少走彎路，直達(dá)目標(biāo)。今天給大家分析一下這兩類崗位的優(yōu)劣勢對以及適合什么樣的同學(xué)投遞。1??搜廣推：優(yōu)勢是hc多，互聯(lián)網(wǎng)公司核心業(yè)務(wù)有關(guān)聯(lián)，更容易進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)大廠，劣勢是入職后業(yè)務(wù)壓力大。2??大模型：優(yōu)勢是工作上業(yè)務(wù)壓力相對搜廣推小一些，而且可以投遞的面更廣（從中大互聯(lián)網(wǎng)公司到獨角獸，創(chuàng)業(yè)公司甚至國企/金融科技公司都有需求），包括LLM/多模態(tài)/AIGC等方向，劣勢是進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)大廠難度比搜廣推高一些。3??薪資方面平均水平差不多，但是大模型SP薪資會略高于搜廣推。??如何匹配自己：首先看興趣，其次是對壓力的接受程度。如果對壓力接受能力強(qiáng)，并且想進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)中大廠可以選擇搜廣推。如果反之，希望工作業(yè)務(wù)壓力不要太大，并且也可以考慮國企等選擇，大模型會更加適合。??無論是哪個方向，都是目前的熱門方向，競爭也都比較激烈，需要簡歷上有對口且高質(zhì)量的項目經(jīng)歷。如果需要補(bǔ)充對應(yīng)的經(jīng)歷，去拿實習(xí)或者正式offer，歡迎后臺咨詢。#算法# #互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘# #算法崗面試#

今天給大家分享一下，在面試中，大廠面試官如何去判斷算法崗面試者的能力。本期分享主要針對實習(xí)和校招求職，社招下期在進(jìn)行分享。??針對算法崗主流的方向，比如CV/NLP/LLM/多模態(tài)/AIGC/搜廣推等等，面試中存在一些算法崗考核的共同點。1??項目質(zhì)量：主要通過從面試者的描述中，提取關(guān)鍵信息，比如解決什么關(guān)鍵問題，是否有系統(tǒng)性的優(yōu)化思路或者創(chuàng)新點，以及最終能達(dá)到什么樣的指標(biāo)/效果。里面包括實習(xí)項目/橫向課題/實驗室項目等，無論是什么類型，都要對問題和解決方案有深度理解才行。2??邏輯表達(dá)能力：結(jié)合第一點來考察，具體體現(xiàn)在是否可以在5-10min內(nèi)把經(jīng)歷講清楚。3??基礎(chǔ)知識：具體不同崗位考察的側(cè)重點不同，會分為兩部分，比如項目相關(guān)的基礎(chǔ)知識以及純粹的八股問題。如果面試大模型崗位，一些基本的LLM架構(gòu)/訓(xùn)練方法/RAG等是重點。如果是搜廣推，則是業(yè)務(wù)問題和機(jī)器學(xué)習(xí)概念為主。如果是面試AIGC算法崗，Diffusion/DIT/新方法等都可能會涉及。4??代碼能力：以leetcode為主，能AC并且能夠進(jìn)一步優(yōu)化時間復(fù)雜度最好。如果不能完整AC，要能講出代碼和優(yōu)化思路，但是也有不通過的可能。5??頭腦靈活度和學(xué)習(xí)能力：主要通過提出公司內(nèi)部目前面臨的問題，讓面試者講自己的想法。比如阿里/字節(jié)很喜歡這種方式，一方面有機(jī)會獲得可行的思路，另一方面，如果回答能出乎面試官意料，就很加分。??關(guān)于我們：真實大廠在職（阿里/騰訊/百度/字節(jié)）的資深算法工程師，致力于幫助更多同學(xué)進(jìn)入算法行業(yè)，推動行業(yè)發(fā)展！#算法# #互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘# #大家都開始春招面試了嗎# #?？虯I配圖神器#

#互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘# #騰訊2025實習(xí)生招聘# #騰訊26暑期實習(xí)# 騰訊 2025年實習(xí)生招聘開始【面向26屆】1， 招聘對象：畢業(yè)時間在 25 年 9 月及之后的同學(xué)2，招聘崗位：（1）技術(shù)：客戶端開發(fā)，后臺開發(fā)，算法，測試，硬件開發(fā)（2）產(chǎn)品類【不限專業(yè)】：產(chǎn)品策劃，產(chǎn)品運(yùn)營，游戲策劃，金融產(chǎn)品（2）設(shè)計：視覺設(shè)計，交互設(shè)計，游戲美術(shù)（3）市場：銷售培訓(xùn)生【不限專業(yè)】，商業(yè)分析，市場研究，市場營銷（4）職能：法務(wù)，采購，人力資源，行政，秘書，公共事務(wù)（5）青云計劃【頂尖技術(shù)人才】實習(xí)招聘：后臺開發(fā)，安全技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，視覺，多媒體處理，自然語言，圖形學(xué)，數(shù)據(jù)科學(xué)，多模態(tài)

翻遍各種大模型的實現(xiàn)，雖然結(jié)構(gòu)上可能保留了 dropout 的實現(xiàn)，但是采樣概率都設(shè)置為 0 了。唯一一個比較新的，還用 Dropout 的模型是 Meta 訓(xùn)練的 Galactica 模型。那為什么現(xiàn)在不用了呢？核心還是要弄清楚 Dropout 的使用場景。Dropout 之前在深度學(xué)習(xí)當(dāng)中是一個特別好用的方法，可以防止過擬合，提高泛化。所以說，當(dāng)模型較大，數(shù)據(jù)較少的時候，使用 Dropout 是比較合適的。現(xiàn)在大模型處在什么狀態(tài)呢？?預(yù)訓(xùn)練在預(yù)訓(xùn)練階段，目前可能還是處于欠擬合的狀態(tài)。之所以說可能，是基于目前公開的一些論文的出的結(jié)論。但是現(xiàn)在閉源的公司在采用大量數(shù)據(jù)合成的情況下，已經(jīng)訓(xùn)練足夠充分或者接近充分也說不定。以 llama 一系列論文為例，訓(xùn)練 llama 1 的時候，龍貓 Scaling law 里面提到 GPT3 是一個訓(xùn)練很不充分的模型。然后給出的數(shù)據(jù)配比的建議是，10B 的模型要采用 200B 的 token 來訓(xùn)練。但是 llama 1 采用了 7B 的模型，訓(xùn)練量 1T 的 token 發(fā)現(xiàn)性能依然有提升。而且預(yù)訓(xùn)練所有的語料一般只過一個 epoch，某些特定的領(lǐng)域可能過 2個 epoch，可以認(rèn)為樣本的重復(fù)率很低。所以，在數(shù)據(jù)足夠多，多樣性足夠而且沒有太多重復(fù)的情況下，大模型在預(yù)訓(xùn)練階段仍然沒有過擬合的風(fēng)險。也就完全不需要采用 dropout。?Dropout 就完全不需要了么？如果上面的條件不能滿足，Dropout 還是有用武之地的。比如前面提到的 Galactica 模型。這個模型和其他大模型不太一樣的地方是訓(xùn)練了 4.25 個 epoch，因為他們認(rèn)為高質(zhì)量的數(shù)據(jù)更重要一些，但是又沒有那么多，所以就 repeat 數(shù)據(jù)了。在論文《To Repeat or Not To Repeat: Insights from Scaling LLM under Token-Crisis》 中，詳細(xì)列舉了數(shù)據(jù) Repeat 對訓(xùn)練 LLM 的影響，并且證明了 Dropout 可以緩解數(shù)據(jù)重復(fù)帶來的性能損失。在文章《Can LLMs learn from a single example?》中，也提到了在 SFT 的時候，少量的重復(fù)數(shù)據(jù)就會降低模型的性能。這也符合常理，SFT 的數(shù)據(jù)分布和預(yù)訓(xùn)練的通常是不太一樣的，重復(fù)的數(shù)據(jù)會讓模型擬合新的分布，從而忘掉舊的分布。文中同樣也提到 Dropout 可以緩解數(shù)據(jù)重復(fù)帶來的影響。所以 Dropout 在數(shù)據(jù)量較少，多樣性不高，需要 repeat 的場景下，依然是一個減少過擬合的很方便的手段。比如現(xiàn)在已經(jīng)有一些在 LoRA 微調(diào)的時候采用 Dropout 的研究了。#算法# #簡歷中的項目經(jīng)歷要怎么寫# #算法崗面試# #互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘# #大模型# #大模型面經(jīng)#

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算法、研發(fā)、產(chǎn)品、運(yùn)營、商分、設(shè)計，海量hc，歡迎來投遞～#?？虯I配圖神器#內(nèi)推碼：jszuzrWwA專屬內(nèi)推鏈接：https://campus.kuaishou.cn/#/campus/jobs?code=jszuzrWwA#互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘##26屆實習(xí)##校園招聘#

大廠算法崗面試官幫你規(guī)劃學(xué)習(xí)路線??今天給大家梳理一下：算法崗求職過程中關(guān)鍵的影響因素，希望能幫助同學(xué)們達(dá)到算法崗的要求。0??學(xué)歷：碩士以及以上。一般來講，學(xué)校層次在985/QS前200尤佳。簡歷非常優(yōu)秀的211/雙非碩士也有機(jī)會。1??初期準(zhǔn)備：要有python和深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，其中針對關(guān)鍵的模型（CNN/RNN/Transformer/VIT/Bert/GAN等），要熟悉原理以及能進(jìn)行模型訓(xùn)練/測試。2??方向選擇：從目前熱門的方向，比如大語言模型，多模態(tài)大模型，AIGC圖像生成，搜廣推中選擇未來的發(fā)展方向，這些方向更容易拿到大廠算法offer。3??簡歷：重點突出對口且有質(zhì)量的項目經(jīng)歷，以及實習(xí)經(jīng)歷，這個是決定是否能夠脫穎而出的關(guān)鍵。這一部分如果缺少，可以后臺咨詢補(bǔ)充經(jīng)歷。4??面試能力：（1）體現(xiàn)在能否給面試官有邏輯的體現(xiàn)自己過往的經(jīng)歷，比如有質(zhì)量的項目/實習(xí)經(jīng)歷。（2）對算法領(lǐng)域有足夠的了解，更多體現(xiàn)在對新方法的跟進(jìn)以及經(jīng)典方法的理解。5??代碼：leetcode top 100分類別去刷，包括數(shù)組，鏈表，矩陣運(yùn)算，動態(tài)規(guī)劃等等，以及經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)代碼，比如MHSA，LN等。??如果想進(jìn)一步了解如何規(guī)劃學(xué)習(xí)路線，提升簡歷和面試能力，歡迎后臺咨詢。#簡歷中的項目經(jīng)歷要怎么寫# #大模型# #互聯(lián)網(wǎng)大廠招聘# #算法崗面試#

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