突发！上海两大 IT 养老院裁员

国际科技财经移民娱乐民生时事体育

Bendi新闻

突发！上海两大 IT 养老院裁员

5月前

点击下方卡片，关注“CVer”公众号

AI/CV重磅干货，第一时间送达

2024年AI算法岗和开发岗求职群成立！

快扫码加入求职群！

▲扫码领券，加入AI求职群！

全球裁员寒气仍在继续！上海两大 IT 养老院（Intel、SAP），今年情况也不容乐观！PS：其实还有几大"IT养老院"，后续会补充。

Intel

上海紫竹 Intel 的裁员礼包：

N+4（大N）

一般来说，不少公司的裁员补偿金是 n+1。

其中，n 代表你的工作年限。

注意：这里的n是小n，即在计算月薪时，上限为社会平均月薪的三倍。

那么，n+1的补偿金为：

min(社平月薪三倍, 员工月薪) * n + 员工月薪 * 1

而 Intel 这次的大礼包是 N+4（注意：这里是大 N，按实际月薪计算，没有社平三倍的上限），裁员赔偿为：员工月薪 * (N+4)

SAP

根据脉脉上的消息，上海 SAP 的裁员（1500人）大礼包为 n+4。

但是其中的n是大n还是小n，还不得而知。

Amusi 这里特别分享15道Transformer高频面试题（求职群里有数百道Transformer题目，还有答案），希望对你有所帮助。

介绍Transformer和ViT
介绍Transformer的QKV
介绍Layer Normalization
Transformer训练和部署技巧
介绍Transformer的位置编码
介绍自注意力机制和数学公式
介绍Transformer的Encoder模块
介绍Transformer的Decoder模块
Transformer和Mamba（SSM）的区别
Transformer中的残差结构以及意义
为什么Transformer适合多模态任务？
Transformer的并行化体现在哪个地方？
为什么Transformer一般使用LayerNorm？
Transformer为什么使用多头注意力机制？
Transformer训练的Dropout是如何设定的？

求职群还分享了很多AI算法岗、软开岗的大厂面试真题，部分截图如下：

校招即将开启！大家赶紧加入求职群！最新校招、实习、社招、教职信息、大厂面经和企业内推全都有！Amusi 强烈建议大家扫码领券加入2024年求职群（主要面向25届、26届及之后的同学）！

最大的AI算法岗和开发岗求职群

AI算法岗和开发岗求职群（知识星球） 是一个面向全体学生和算法工程师/研究员的求职交流平台。旨在分享 AI算法岗和开发岗的校招/社招准备攻略、面试题库、面试经验、Offer选择、内推机会、学习路线、求职答疑和海量学习资料等内容。

涉及深度学习，机器学习，计算机视觉，图像处理，自然语言处理，SLAM，大数据，数据分析，自动驾驶，机器人，推荐系统，Java，C/C++和Python等方向。

求职群里既有2025届、2024届和往届求职的大佬/学生，也有刚入学的学生（大一/大二/研一等），还有很多公司里的技术大牛、研究员和算法工程师。目前星球的成员已经超过5900人！

我Amusi 每天都会在求职群里发帖/交流，回答问题，分享面试题，分享面试心得，分享内推信息，分享学习资料等。划重点！星球分享的资料和问答已经超过5000条！

注：因为星球里人蛮多的，所以建议大家匿名提问，防止"隐私泄露"

▲扫码领券，进群！

求职群（部分内容精选）

群主和嘉宾既有2024届/2025届和往届参与秋招拿到算法Offer，也有已经毕业工作多年的算法研究员/工程师。涵盖Apple、谷歌、Meta、亚马逊、微软、NVIDIA、Uber、IBM、腾讯、阿里巴巴、百度、字节跳动、美团、拼多多、京东、快手、商汤、旷视、滴滴、OPPO、VIVO、华为、小米、大疆、平安科技等上百家企业。