中石化-镇海炼化篇

算法岗越来越卷，还在纠结简历写什么？ 拒绝千篇一律的“minist手写数字识别”！ 今天盘点 3 个不同技术方向的硬核项目，建议根据自己的赛道，选一个死磕到底！👇1️⃣ 【LLM 应用赛道】—— 紧跟风口  📂 项目：基于 LangChain + RAG 的垂直领域问答助手为什么做： 现在 10 家面试 8 家问大模型。不懂 RAG（检索增强生成）真的很难聊！核心考点： 向量数据库 (Milvus/Faiss)、Prompt Engineering、文档切片策略、甚至 LoRA 微调。一句话亮点： “解决了大模型幻觉问题，实现了基于本地私有数据的精准问答。”2️⃣ 【硬核基建赛道】—— 专治手痒  📂 项目：从零手撸 Transformer (Pytorch复现)为什么做： 别只做“调包侠”！面试问 Multi-head Attention 细节又又又卡壳了？核心考点： Self-Attention 矩阵计算、Positional Encoding 原理、Mask 机制。一句话亮点： “不依赖高级 API，从底层张量运算构建模型，深入理解 Attention 机制。”3️⃣ 【AIGC 视觉赛道】—— 视觉魔法  📂 项目：Stable Diffusion 扩散模型复现与 LoRA 微调为什么做： CV 岗已经从“识别”卷到了“生成”。不要再玩那个YOLO ！核心考点： DDPM/DDIM 采样原理、UNet 结构（mile-stone）、CLIP 多模态对齐、ControlNet 控制生成。一句话亮点： “掌握 AIGC 核心流派，具备模型微调与可控图像生成能力。”💡 最后的小建议： 项目在精不在多。 与其罗列 多 个 Demo，不如把其中一个吃透，把遇到的 Corner Case、性能优化、思考过程写进简历里。

大家好，我是花海，校招社招一面面试官，26届秋招基本结束了，部分同学拿到了满意的offer，还有部分同学在准备春招。其中26春招和27暑期实习用的是同一波笔试题，同一批面试官。大家现在应该做的首先是把简历给写好！简历修改案例:https://www.nowcoder.com/discuss/824693499982315520?sourceSSR=usershttps://www.nowcoder.com/discuss/819672721159106560?sourceSSR=users先把简历写好了之后，再根据简历靶向准备!绝大多数面试官是看你简历问问题，至于不看简历随意发挥的那种很少很少...

大四目前准备考研，但感觉上岸概率不大。报了c++方向的智能搜索引擎项目班，考完研打算学这个项目，再学点技术好找实习或者工作。情况：三无人，项目只有学校做的比较简单的，前端三件套学过，考研一年没看也要重新捡起来。本科的学习接触过c，c++，Java，qt但都很浅显。佬们有没有合适的路线推荐，是走测试，前端，或者c++qt开发方向（代码能力弱，可能有点自不量力，但是想着也在学c++的项目，就一块），或者大家有更合适的方向推荐，谢谢大家！

1.项目介绍2.对agent这个概念的理解3.荣耀实习介绍4.时间提升是怎么做到的5.介绍一下rag的架构6.fastapi的异步实现机制7.缓存文件清除功能怎么做的8.欺诈项目是如何保证数据的高质量9.F1值的提升是怎么做的10.量化部署后的精度损失11.后端开发的中间件有使用哪些12.介绍一下transformer的原理13.LORA微调相比于全参微调的优势14.跨团队协作上的挑战是怎么处理的反问:度小满的AI应用（面向金融）度小满主要用百度的大模型吗？（主流的都用）度小满的位置（北京百度科技园）