美团做技术怎么样，大家觉得广告安装雕刻电焊工一个月4500和做美团外卖那个工作好
来源：整理 编辑：本来科技 2025-03-05 17:33:25
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1，大家觉得广告安装雕刻电焊工一个月4500和做美团外卖那个工作好
美团外卖高峰期不值4500好吧，但是没有技术不行，你电焊啥的始终是门技术，在好的企业发展
2，我是应届研究生毕业做互联网前端应用的被美团总部和海康威视录
可以接受。如果你觉得自己技术水平高的话，当然也可以另谋它职。再看看别人怎么说的。去海康威视吧，感觉现在是TO B业务的上升时期。去海康可能前景更大，当然，请你慎重选择
3，大家好请问美团外卖这个工作怎么样好不好做
对于手上没技术的人来说，这工作是最轻松而且挣钱最多的行业了～如果你不怕辛苦，不怕累就好做。做什么工作都要不怕苦，不怕累，如果怕苦怕累的，做什么工作都不好做。不好做是不好做 累也辛苦 但是看你觉得工资行不行了(._.)
4，月入过万跑外卖和技术活三四千你们会选哪个
如果不是真的很缺钱，我会选择技术活。毕竟技术活的薪资可能现来在比较低，但是在做的过程中可以很好锻炼自自己的能力，不断提升自己，以后还是可以有一个不错的收入的。人还是要有一技之长2113，以后的发展才会更好。而送外卖5261虽然当下是薪资过万，比较高，但是外卖这一行真的很累很累，天天跑来跑去，风吹日晒的，对身体伤害比较4102大。外卖这一行不可能干一辈子的，而且对自己的个人能力基本没有提升，如果失业了，很难再1653找到一份比较满意的工作。如果是我，我送外卖，挣的多，而且我也没有什么技术，跑不动了在干技术活吧。
5，在大城市送外卖的工作怎么样
现在的市场都在向二三四线城市扩展，同城天下外卖就是主打二三线城市，效果非常好。这个工作只能说一般，在没有找到更好的工作之前，一个过度，优点是有锻炼对环境的适应和观察，可以说没有太大的前途，如果有点野心的话。以深圳来说，外卖的底薪是1200，包吃住。送一份五角到一元的提成，基本上是上10点开始上班，先打杂，再外送。最忙是11点40到1点40，5点到7点。人勤力，店铺生意好，大约3000到4000元一个月。单价一单大城市高5.6块，小城市3.4块，不过大城市送的路程大多远点。只能说最最普通的一份工作，不用学历.经验.技术就能做的工作能好到哪去。所谓的6.7千都是靠时间磨出来的。没有好点的工作才会走这条路。美团工资4000左右，不过比较累，关键看送多少，第一越月5一份，2个月6元，3个月7元，时间可以到晚上10 点
6，一朋友工地干得挺好的为了所谓的自己的喜好非要去干美团骑手
没有什么不好，如果可以的话，每个人都想做自己喜欢的事。只是大部分人只能选择收入高的，而不是自己喜欢的。他选择做自己喜欢的工作，对他来说起码这是他自己的选择这就叫贪婪，他只看到能获得的利益，没看到背后的辛苦。这种人基本没法劝，除非他讲理。干工地非常的枯燥无味，很多人没事干的时候就打牌消遣，工作环境还是不太好。干骑手什么人都有，大环境还是不错的，能接触到不一样的人，看自己适合哪种工作，只要努力的话都能赚钱，喜欢干就是值得的，加油。你好，分在工地干什么，如果是做技术人员，那就考虑一下，骑手也很辛苦，挣得是辛苦钱。如果是在工地做苦力，就可以去做骑手，因为骑手比起工地的体力活，还是轻松些的，而且工资也不低，但是骑手可是比较操心的，需要一个强大的心脏。工作的职业不是最重要的，重要的是在工作中是什么样的心情去做这件事情，只要是自己认定了就去干，骑手这职业也是能获得很多的成就感的，干自己喜欢的对自己来说就是值得的。我觉得有喜好，并且可以在没有大问题的时候去做，是一件很幸福的事。至于以后的事，谁也不能肯定。他去做了，将来也许只是暂时的后悔，但他不去做，那将可能是终身的遗憾。
7，求问 美团 后台工程师 年薪30w 属于什么级别
高级工程师级别的，有的单位高一些，一般都在20左右上下徘徊，如果高一点就就是要求比较高，单位比较牛了。1.数学基础,要学习人工智能，最基本的高数、线代、概率论必须掌握，至少也得会高斯函数、矩阵求导，明白梯度下降是怎么回事，否则对于模型的基本原理完全不能理解，模型调参与训练也就无从谈起了。2. 编程基础,如果是做纯算法研究员，工程能力的要求不会太高，但也需要能写源代码；而对于做算法引擎开发或是应用开发的工程师来说，代码实现的能力高低就直接决定了工作产出的质量与效率了。所以，想做ai工程师的你需要熟练掌握至少一种编程语言，并掌握配套的工具、常用库等。3.机器学习基础,人工智能的热潮来源于深度学习相关技术与应用的优异表现，所以招聘最热的岗位无疑是机器学习算法工程师。因此，机器/深度学习的经典算法、常见的神经网络模型、模型调参和训练技巧就需要尽可能多和深入地掌握了。4.专业领域知识基础,人工智能主要应用领域可大致分为图像、语音和nlp（自然语言处理）。无论是其中哪个领域，都有海量的专业知识需要去掌握，比如如果你想从事智能驾驶行业的机器视觉方面的工作，那么你就需要掌握图像相关的知识；而如果你想做一款智能音箱的算法开发，你就需要掌握语音和nlp相关的知识。5.具体行业的深度认知。任何应用场景都有自己独特的数据结构，而一个能够落地的ai应用自然离不开对于业务本身的深入理解。算法工程师们需要清晰地把握一个ai系统由哪些模块组成，相互关系是什么，都用到哪些技术，解决什么问题，才可能针对具体的问题展开实验研究，从而进行优化。
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