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horsejia
第 91200 位Users / 2024-04-16
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  • 软件测试工程师(长沙 - 广立微电子) at August 12, 2025

    抱歉,上周已经招到了,因此 hr 没有继续安排

  • 软件测试工程师(长沙 - 广立微电子) at July 31, 2025

    简历我收到后都转给 hr 了,她们看简历通过的话一般会在一周内电话联系,请耐心等待

  • 软件测试工程师(长沙 - 广立微电子) at July 31, 2025

    杭州业务的测试前段时间招满了,短时间内不会有新的 HC。会卡一本,但没有要求一定得 211 或以上。不卡年纪。

  • 软件测试工程师(长沙 - 广立微电子) at July 29, 2025

    对,没有行业经验限制,因为 EDA 想直接行业对口也挺难的,我们会通过入职培训以及项目帮助新员工逐步补上相关知识。

  • 软件测试工程师(长沙 - 广立微电子) at July 29, 2025
    Author only
  • 软件测试工程师(长沙 - 广立微电子) at July 28, 2025

    没有哈,测试团队主要在杭州和长沙

  • 软件测试工程师(长沙 - 广立微电子) at July 28, 2025

    前段时间有杭州的 HC,目前招满了

  • 软件测试工程师(长沙 - 广立微电子) at July 28, 2025

    功能测试为主,也需要做一些自动化

  • 软件测试工程师(长沙 - 广立微电子) at July 28, 2025

    还在招聘

  • 关于前后端交互测试流程与接口自动化介入时机问题 at May 23, 2025

    你这里面提到的一些想法都有对应的理论和实践,比如 TDD(测试驱动开发)、比如契约测试。每种流程或技术,没有绝对的好与坏,更重要的是是否符合你们的实际情况(产品特点、团队情况、技术栈、基建能力、开发测试流程、人员能力...)

  • 考研对已经乱七八糟的简历有帮助吗 at April 16, 2025

    如果是为了学历,可以去读研;如果是为了学知识,读研并不是高效的做法,更高效的做法是自学。回到你折腾大模型这个事,你知道 what 和 how 就行,不用费劲去 know why,对于你做应用而不是搞研究来说,后者是 ROI 很低的事。再回到你的经历,我觉得做测试都不是最适合你的事,你有很多差异化优势,你折腾的的电商那些事,站内估计 99% 的人没曾想象过,不如继续折腾下去,即便不是单干,也可以找这个领域的工作,且不要局限于测试,最好是产品、运营这些能更好地了解行业的岗位。

  • 2024 年大家都过的好吗? at January 23, 2025

    否极泰来,加油!

  • 25 届校招生 Offer 选择 at December 09, 2024

    生存难度上,腾讯最优,腾讯整体的业务健康度、对员工的关怀,这三家里最好(放到互联网里,也基本可以说最好);
    成长空间上,字节最优,业务快速发展,机会也更多

  • 软件测试工程师(杭州 - 广立微电子) at November 20, 2024

    你好。boss 上的简历是我们 hr 同事在对接,hr 主要会看学历、学校、经验相关性等。

  • 百度/数字马力面试题分享 at October 31, 2024

    这些只是问外包的问题,招正式的时候就不是这些问题了,一般都会深入到简历里的项目追问几层

  • 软件测试工程师(杭州 - 广立微电子) at September 09, 2024

    快招满了,这周会请 hr 盘点下,有更新的信息我再回复,感谢关注

  • 软件测试工程师(杭州 - 广立微电子) at August 16, 2024

    不是,纯软件的测试,属于工业软件,具体来说是微电子行业里的 EDA 软件,这也是芯片行业最主要的领域之一。

  • 软件测试工程师(杭州 - 广立微电子) at August 15, 2024

    抱歉啊,昨天和 hr 确认了一下,说是得全日制本科及以上的学历

  • 软件测试工程师(杭州 - 广立微电子) at August 15, 2024

    对,一般是线上面,两轮面试

  • 软件测试工程师(杭州 - 广立微电子) at August 15, 2024

    发的这个岗位 12K-22K * 16 月

  • 软件测试工程师(杭州 - 广立微电子) at August 14, 2024

    补充一句:不卷。 早 9 晚 6,到点下班。 如果要加班,需发起审批,并会有加班补贴。

  • 公司最近卷 AI at August 02, 2024

    虽然现在也有 RAG+ 微调的研究,但楼主这种 RAG 的场景,是不用再训练模型本身的,无论是用 chatgpt、文心一言之类的开放的 openapi,还是自己私有化部署开源的 chatglm 之类,都不用重新训练模型。楼主要做的,就是把数据规整好,存到向量数据库,真正用的时候,就是先把 query 做向量检索出 top n 的信息,然后用大模型提炼总结一下。 网上直接上传文档就能使用的那些,不过是把规整数据&存入向量数据库&对 query 进行 embedding 和向量检索这些事都做了,也就是楼主图中的 1-11 这些步骤,全部自己搞的话,就是需要把这些步骤自己实现一下。

  • 公司最近卷 AI at August 02, 2024

    你描述的是经典的 RAG 应用场景,有很多开源的方案,比如 RAGflow,自己裸写成本也不高,比如快速用 langchain 实现一个 demo(虽然 langchain 有些过度封装,灵活性差)。需要的资源一是大模型 API、一是向量数据库,可以去百度云、阿里云看看价格。RAG 要做一个 60 分的产品很容易,要做到 80 分以上还挺难的,涉及到你现有数据的规整,也涉及到很多技术细节(比如 chunk 分隔、rerank 等等)。

  • 互联网菜鸡小白勇闯芯片大厂 at July 29, 2024

    楼主在哪个城市?多多交流

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