现在校招简历人人都想沾一点 AI，但大部分同学都陷入一个误区：没做过 AI 模型项目，就在自我评价硬写“精通大模型、熟悉深度学习”，夸张到业务熟练的HR都能一眼看出造假，然后技术面的面试官一问就GG。结合平时简历投递习惯：项目真实用到 AI 才写项目，没做 AI 项目绝不硬吹；AI 能力放在技能+自我评价，低调务实、有依据、不浮夸。技能栏是最安全稳妥的写法，不用夸大 AI 水平，而是写明熟练使用 AI 编程工具，掌握基础提示词用法，能够利用 AI 辅助编码、梳理逻辑、排查问题和整理文档，同时了解大模型基础应用逻辑，具备 AI 辅助开发的思维。项目经历严格遵循真实原则，只有实际接入过大模型 A...

还能这样？直接把面试取消了。为啥呀

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...