毕业季求职压力真的很大，天天刷着招聘软件投简历，越投越焦虑，要么就是被已读不回、要么就是说不合适被拒绝，好不容易有了面试机会结果面试完被婉拒，根本不知道是什么原因……今天从一个HR和过来人的角度，给同学们分析一下求职会踩到的坑以及如何避免。 ❌ 雷点1：简历没写好简历求职的敲门砖，也是最容易被忽视的细节。很多同学，觉得简历内容应该越多越好，这样才能表现出他的能力。其实这个想法是不对的，因为HR看一份简历是很快的，他只会快速寻找简历中的重点挑着看✅ 正确做法：排版清晰，可以优化润色，但不能造假。 ❌ 雷点2：一份简历投遍所有岗位不管是后端、前端、测试、数据分析，全部用同一份简历投递，HR很难判断...

真是逆天，今天突然收到前司leader的微信，让我请假一天回去帮他修bug，写需求气不过，骂了回去，资本家们都这么不要face的吗？兄弟们，怎么看

AI Infra / 数据岗考察:大模型训练 / 推理框架 + 算力调度 + 数据工程 + 性能优化。硬核工程岗。   1、工程 / 部署 / Infra  vLLM 的核心优化是什么  思路:PagedAttention(分页 KV cache) + Continuous batching(动态合批) + 量化 + prefix cache;吞吐比 HF 高数倍。   模型量化 / 蒸馏的区别  思路:量化: 降精度(FP16→INT8/INT4),结构不变;蒸馏: 教师→学生,结构变了;可叠加。   端侧部署的挑战  思路:算力/显存/电耗受限;要小模型(SLM 1-7B) + 量化 + ...