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为什么要多实习?
如今,无论是企业招聘的岗位JD,还是学生求职的个人简历,诸多迹象都已表明,实习经历、工业级项目,才是争取到面试机会的“制胜法宝”!
有时候,“Co-op or internship experience a plus”就能轻松淘汰同批次竞争者…
更为重要的是,实习经历不仅能够提高面试机会,还会起到return offer的重要作用。以Meta、Google等互联网大厂为例,近年来极少放出应届毕业生岗位,但是有些应届毕业生可以通过return顺利入职!
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所以低年级学生,千万要重视实习机会,尽可能提前开始求职规划!OneCareer汇集2000+大厂导师,帮助同学们完成从实习到全职的专属上岸计划!
“新生(毕业生)如何准备海外就业?”
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实习的重要性已经不言而喻,2025届毕业生如果仍然没有实习经历,那么必须抓住秋招的机会,积极投递,同时提升综合面试能力和技巧,为毕业季拿到更多全职offer做基础铺垫。
目前,科技大厂陆续有实习岗位放出,OneCareer预祝同学们顺利上岸!
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任职要求:
· 正在攻读计算机科学或相关工程专业的学士学位。
· 熟练使用 MicrosoftExcel 和/或专业统计分析软件。
· 高级 SQL 技能和对复杂关系数据库模式的理解。
· 接触以下编程语言:Python/R;Java/JavaScript;C/C++/C;
· 接触网络技术 Django/Flask/HTML/CSS/Ajax/Ruby ;
岗位职责:
· 开发、增强和批判特斯拉用于评估性能和发现故障的数据处理技术。
· 解析、控制和管理与用于监控特斯拉分布式光伏和存储系统的硬件通信。
· 评估光伏系统和组件的发电性能。
· 收集、整合和安全存储来自数百万可再生能源资产的实时数据流。
· 与同事合作进行设计项目和代码审查。
· 在设备制造商之间进行比较分析。
· 挖掘原始数据,以确定设备可靠性、安装质量、退化等方面的趋势。
· 为高层管理人员、财务合作伙伴和其他人创建报告和演示。
· 编写脚本、宏和程序,使常规分析和操作自动化。
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任职要求:
· 较强的软件工程实践,熟悉Python编程、调试/分析和版本控制。
· 了解相关的计算机系统的概念(CPU/GPU的 交互/传输,延迟/吞吐量瓶颈在训练神经网络,CUDA, pipelining/multiprocessing等)。
· 能够阅读和实施相关的学术文献,并在应用先进的深度学习模型到计算机视觉(例如分割,检测)或密切相关的领域(语音,NLP)的经验。
· 有使用PyTorch的经验,或者至少其他主要深度学习框架如TensorFlow,MXNet的经验。
· 对数据科学工具有使用经验,包括Python脚本,numpy,scipy,matplotlib,scikit-learn,jupyter笔记本,bash脚本,Linux环境。
岗位职责:
· 在计算集群上训练机器学习和深度学习模型,执行视觉识别任务,如分割和检测。
· 在以下一个或所有领域开发最先进的算法:深度学习(卷积神经网络),对象detection/classification,跟踪、多任务学习、 大规模分布式训练、多传感器融合等。
· 优化深度神经网络和相关preprocessing/postprocessing在嵌入式设备上高效运行的代码。
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