水母我啊，完全是代码0基础文科生，但是作为25届在校招生在AI行业站住脚跟，在55开的转正率成功留用并定为高P级，做成一些项目取得一些成就赚到了预想之外的钱钱后，想为也许在焦虑迷茫的不懂技术的小伙伴分享一些经验~从业务的视角聊聊，我们在投递非技术岗的时候，有哪些面试技巧，以及企业想要的人才画像——叠甲：本人也是摸爬滚打的经验此篇文章绝非万能焚诀——AI产品、AI销售、AI运营...这些岗位都不要求你会写代码,但你必须真正理解AI是什么,能做什么,不能做什么面试官是怎么判断你懂不懂AI的？HR面也好，业务面也好，+1+2面都好，很少有人会问你什么是Transformer，而是会更多询问你绝对绕不...

入职微软半年每天6点下班 周末从不响钉钉以为互联网全是996原来只是我见识少

本人是25届学院本，有过2段java后端开发实习经历，几个月前离职了目前投了2000多份简历，一个面试也约不到，都是已读不回要么就是不合适。家里人也开始催起来了，是不是真的只能被迫转行了，还是我的简历有巨大的问题，几个月没有工作感觉和同龄人拉开了巨大的差距，非常焦虑，求助各位大佬帮帮忙，指明一下方向吧

实习期间参与的项目，聚焦于合同审核场景，本文以合同审核为例，针对在垂直落地场景中，为什么需要做sft微调展开简单的讨论和个人的一点见解。 传统合同审核系统依赖规则编写和关键词匹配，局限性突出： 一是规则需人工逐条维护，新增合同类型（如技术许可合同）时，需重新梳理数百条规则，迭代效率极低； 二是无法处理模糊表述，如“合理期限内整改”“适当补偿”等条款，关键词匹配会直接漏判； 三是不具备推理能力，无法关联多条款风险，如管辖地与争议解决方式的逻辑冲突。二、为什么需要SFT——教模型学会“思维”对合同审核场景而言，基座模型就像刚掌握法律基础的实习生，懂术语但不懂业务判断，SFT本质就是用高质量业务数据...