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有了解金发销售绩效是怎么算的吗

算法题：多头注意力，面试看会分头就给过。 底层：关注以下几个点，agent组，怎么训练？怎么搭连路？怎么构造工具？ 其中训练很有意思，尤其是agent强化训练，面试官直言，没有全量强化经验的人我们不要。针对reward设计（为什么这么设计？有什么用？能更快收敛还是更好效果？），超参数调优（什么图像意味着什么要做什么样的调整）问的很细。 上层：考察面试者的视野，讨论了最近的几项技术，比如env based的训练，快手的ARPO看过没～，你怎么看环境的搭建，你觉得long horizon的任务怎么结合环境训练？你用过verl搭环境训练吗？比如GSPO为什么重要？同比DAPO（面试官直说这就是个消融...

1.我的实践与选择去年秋招，我拿到了几个不错的offer。一个是大厂的传统业务岗，薪资稳定，晋升路径清晰；另一个是AI行业的产品岗位，不确定因素很多，但成长空间很大。那时候我朋友小周（二本）刚进一家传统公司做销售。他劝我说：“别折腾了，稳定最重要。”我犹豫了很久，最后还是选了AI方向。刚入行那几个月，我确实有点吃力。项目节奏快、学习成本高，每天都在补各种知识。我常常去职场社群看别人怎么落地AI项目，也从中学到不少实际操作的方法。简历那块我用的是“泡泡小程序的AiCV简历王”优化的版本，它会自动根据JD修改简历，当时我重新改完简历后，面试邀约率直接提高了。那一刻我第一次感受到：工具用得好，确实能拉开效率差距。2.对比带来的思考半年后，我和小周都算是站稳脚跟。他那边每天忙着跑客户、做销售指标，生活节奏固定；而我这边的工作状态是不断变化的——从AI落地方案到产品验证，每周都有新的挑战。我们有次聊天，他说：“你们AI那行，我是真看不懂，但看着挺累的。”我笑着回：“是累，但每一步都能看到进步。”说完这话，我自己反而有点触动。同样是工作半年，我能明显感受到：行业的天花板，决定了你成长的上限。传统行业讲经验积累，AI行业讲学习速度。他靠熟练维持业绩，我靠学习跟上变化。五年后，我们可能都还在职场，但方向的差异，已经在今天埋下。3.新的认知与计划我越来越相信，职业发展的关键不在“卷”，而在“方向”。AI这行变化太快，必须持续输入和反思，否则很容易被淘汰。我现在开始系统地学习产品逻辑，也在研究用户体验和商业化结合。下一步计划是让自己能独立负责完整的AI产品模块，从理解需求到落地实现，走完全链路。其实不管你来自什么学校、什么背景，求职和成长的过程，本质上都是在认识自己。

我们都知道想进大厂难度确实比较高，有些小伙伴去面试虽然是实习生岗位，但依然会问你很刁钻的问题，来考验你的技术能力到底如何？而我辅导的小伙伴就有不少人问到了架构方面的问题，就比如在项目的运行时，就会被问到：Redis宕机了怎么办？MQ宕机了怎么办？MQ消息丢失了怎么办？MQ消息延迟消费了怎么办？数据库的余票数量和Redis中的不一致怎么办？Redis恢复后，丢失的数据要怎么恢复？等等一系列的这种令人头疼的问题！之前的 damai 项目关于这方面的问题有做过处理，但有些是人工处理，没有实现全面的自动化，有的面试官听着感觉比较普通，没有给人十足的亮点。所以针对上述说的这种疑难杂症，特意开发出了 da...