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[求职简历] 2022 full time 转码选手 简历求狠批,恢复都可加米!

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2022(7-9月)-CS硕士+短暂实习或全职不超过3个月 | 网上海投|芝加哥地区 码农类General全职@amazon
本帖最后由 woshiyan 于 2021-8-25 23:30 编辑

楼主是转码背景, 之前在国内工作过一段时间,没有好的实习经历。2022年 NG,投了几个中小厂,已收到的全聚德,还不敢投大厂, 希望大家多提意见,可加米,非常感谢。. ----

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yuhuimiki 2021-8-26 12:42:36 | 只看该作者
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感觉挺好的,要不把工作的地点也写上去?

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参与人数 1大米 +2 收起 理由
woshiyan + 2 谢谢

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urdnm 2021-8-26 15:51:50 来自APP | 只看该作者
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大概看了下,你确定你列出的一些project的结果没有夸大的成分?你列出的method并不能logically反映出对结果的提升。比如那个millions of dollar是怎么计算出来的?另外描述中还有一些语法错误。

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woshiyan + 2 提出了一些好的建议,非常感谢

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 楼主| woshiyan 2021-8-26 22:41:52 | 只看该作者
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urdnm 发表于 2021-8-26 02:51
大概看了下,你确定你列出的一些project的结果没有夸大的成分?你列出的method并不能logically反映出对结果 ...

1.        关于million dollar 的话, 一台车的零件/系统如果能省几十块钱的话,一个车型在升级之前(按2-3年)大概能卖几十万台,如果有几个这种方案的话应该能达到million dollar,至少是百万人民币吧。如果是简历中不能logically反映出对结果的提升, 我是否需要写得详细一些?
2.        项目中第一个关于index 的memory cost,原本这个设计包括的field 是一个map 和两个long,我们后面把这个map去掉了,用其它方法获取,虽然没有经过精准预测,但是我看跑出来的结果大概是这个数。当然我这里只说了优点没有说缺点,掩盖了一下。
3.        第二个关于python 的项目,我们是用的Coverage.py测得test的coverage,确实能达到这个数,可能我的这个是一个课程的小项目,所以能达到比较高吧。
非常感谢您提的建议,不知道我是否需要把这些量化的结果再细化一些?语法错误我再找人改改。
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 楼主| woshiyan 2021-8-26 22:42:58 | 只看该作者
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本帖最后由 woshiyan 于 2021-8-26 09:47 编辑
urdnm 发表于 2021-8-26 02:51
大概看了下,你确定你列出的一些project的结果没有夸大的成分?你列出的method并不能l ...

非常感谢
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 楼主| woshiyan 2021-8-26 22:48:43 | 只看该作者
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ggtlovett 发表于 2021-8-26 03:46-baidu 1point3acres
对ICC program感兴趣的可以考虑一下我们公司 internal external的job都有 最近有UI的Batch 感兴趣的请添加 ...
. Waral dи,
我记下了,我先找找,没找到再找您
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urdnm 2021-8-26 23:08:25 来自APP | 只看该作者
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woshiyan 发表于 2021-08-26 07:41:52
1.        关于million dollar 的话, 一台车的零件/系统如果能省几十块钱的话,一个车型在升级之前(按2-3年)大概能卖几十万台,如果有几个这种方案的话应该能达到million dollar,
1. 能省几十块钱就写能省几十块钱。总价值的话只能是预期。因为你不知道省的钱会不会带来销售量的变化。而且总价值会受很多因素的影响。这是critical thinking的体现。另外为什么你的方法能省几十块钱?要写的具体一点。. .и
2. 类似的问题。你要把你的design写出来,以及说明你为什么要做这种选择。不能笼统的写一个最后效果。这个map是不是necessary?你改了后对其他部分有没有影响?你从其他地方获取的话也有memory和io的cost,所以并不能简单的这样计算memory reduce。我问的这些问题都是engineer在工作中经常思考的问题,所以看到你的简历他们自然而然就会有这样的疑问。
3. test coverage问题不大。只是也不算很大的亮点。写test case是基本功。
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如果是我的话会把skills放到最后。在看candidate的简历的时候我一般只会着重看projects和experiences,skills只会扫最多一眼。skills我的理解是给机器去nlp以便不被表刷的

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woshiyan + 2 谢谢你的建议

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