求职意向：后端开发/大模型应用开发✉️投递：24家💬面试：一共17面📝offer：百度oc，华为入池，得物入池🎙️我的感受： 从去年11月份生日到现在也6个月整了，决定转后端和大模型开发或许这条路走对了，或许只是随波逐流。从3月18日投出第一份简历，到4月2日第一次面试，这也是自保研以来的第一次面试，从一开始紧张到提前1小时进入会议背自我介绍，到现在随便找个地方就是面，这将近两个月让我成长了不少，也学会了很多东西。 先说遗憾吧，或许最大的遗憾就是不能立马到岗，百度oc后告知需要五月底之前到岗，但是组里之前不让去实习（我去办公室找导师争取实习，直接让我从办公室出去），今年只能七月一号去实习...

小米top2简历全挂（但我同学已oc）

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

1. 自我介绍2. 详细讲一下你的实习经历，你具体负责哪些工作3. 限量出包是什么逻辑，5 万条候选线索只出 3 万条怎么判断高价值用户答案：限量出包本质是一个带约束的排序和筛选问题。不能简单按分数从高到低取前 3 万，因为业务里还有很多约束，比如销售每天承接能力、行业配额、城市覆盖、客户冷却期、黑名单、重复企业、近期已触达、历史投诉、企业规模、潜在金额等。我会先做硬过滤，再做评分排序，最后做配额调整。硬过滤去掉无权限、黑名单、近期已触达、关键信息缺失的线索；评分层综合行为分、画像分、意图分、转化概率分；配额层保证行业、区域和销售组之间不会极端倾斜。最终不是单纯 topN，而是 “topN +...