hr谈薪

岗位名称：推荐算法面试时长：1h+自评分：7/10是否下一轮：待通知一、检索与排序在项目中使用的 BM25 原理是什么？相比 TF-IDF 改进在哪里？公式中每一项的含义是什么？（追问）k1 和 b 参数分别控制什么？如果 b=0 会发生什么？为什么在实际系统中要做混合检索？Sparse 检索和 Dense 检索的基本原理分别是什么？（追问）两种方式在长尾 Query 上的表现差异如何？Dense 检索中常见的相似度度量方式有哪些？为什么很多系统选择 Cosine 或 Inner Product？（追问）如果向量没有归一化，Inner Product 和 Cosine 的结果会有什么差异？在你...

当年还在美团那个倒霉的 Peppr 团队工作时，我一直有个疑问：这群人每天到底在自嗨什么。每次开会一堆人围着一堆“看起来很高级”的文档转，模板统一、名词复杂、页数感人，每一页都在暗示一件事：“你不懂，是因为你不专业。”但现实是——代码照样写在 💩 山上，该出问题还是会出问题，这真的很逗，系统一出问题，文档的唯一作用就是证明：“我们当初确实认真写过文档。”所以本质区别到底是什么？是代码质量提升了，还是大家在精神层面完成了一次“工程师 cosplay”？有句话说得好潮水退去才知道谁在裸泳。还记得当时的马哥、明哥（图 1 左）最爱反复强调一句话：“所有场景一定要想到。”、“这个场景为什么没考虑到？”不过他们这些话我是真的听进去了。不然我也不会在一年多前就说：这个项目活不过两年。顺带一提，那段时间还有个固定节目。每次下楼，总能听见我明哥在吐槽不同的人。我从他身后绕过去，经常能听到他一边抽烟一边说：“xx 这小子太坑了，回头我一定要跟马哥说说。”于是深谙人情世故但真不会抽烟的我也会从口袋掏出一支低尼古丁含量的烟给自己点上，假意自己什么都没听到什么都不知道，只是来抽烟的。后来我才明白，这可能也是团队文化的一部分：问题永远在别人身上，而我们，永远在复盘里😂。

东南大学27届人工智能，两年半按部就班，中流成绩保不了研，不想考研，准备本科就业才发现学校教的根本用不上。无科研无论文，没有系统学过任何一个技术栈。有一个数模省一，学过机器学习，CV  NLP，搞过一个数据库大作业，BS架构的团购系统，前端后端数据库都是自己+AI弄的。目前准备主攻后端和大模型应用。寒假学习go，准备项目，开学后投递日常实习，同时学习JAVA。目标秋招前有1-2段实习，秋招时主要投后端/大模型应用，也投一投银行。对于这样的规划，各位大佬有什么建议吗

“比Go快45%，比Swift快近60%！ ”，当华为在2025年11月5日公布仓颉编程语言1.0版本的基准测试数据时，许多开发者的第一反应是难以置信。 一款国产编程语言，竟然在性能上实现了对国际主流语言的全面反超。这组来自BenchmarksGame基准测试的数据显示，仓颉的平均运行耗时为1.00，Go、Java和Swift的耗时分别为1.45、1.30和1.58。 数值越小代表性能越好，这意味着仓颉在运行效率上具有明显优势。性能优势的背后，是仓颉语言独特的设计理念。 华为在白皮书中指出，他们通过“值类型优化+轻量化运行时”实现了这一突破。 这种设计特别适合高性能场景，能够满足从资源受限的物...