深夜，电脑屏幕映照着实验室的一角鼠标轻轻点开那封来自华为的邮件“录用通知”字样映入眼帘长久以来的紧张与疲惫仿佛瞬间消散这份来自华为中央软件院软件开发工程师的offer成为了人工智能与计算机学院毕业生近年来在华为技术岗的一次突破她本科在江南，硕士仍在江南近七年时光 深耕一个赛道她是谁？线索一：肯坐冷板凳，深耕编译器作为“土生土长”的江大人，她的求学之路沉稳又踏实。从本科踏入人工智能与计算机学院，到硕士阶段继续深耕，七年时光里，当同龄人纷纷涌向CV /LLM 模型研究等热门赛道时，她反而一头扎进了少有人问津的底层编译领域——这个聚焦底层技术的研究方向，没有捷径可走，全靠一行行代码的打磨、一次次实验...

真有点逗了这个公司，一面过来发现是hr来面我，我还吐槽说怎么来个hr一面，然后我简历很多都写了的内容她还要再问一遍，当时就觉得有点奇怪，后来面完了过了两天发现当时都没收我简历直接面的，然后今天半夜发挂了的通知，其实我很好奇的是这种kpi面意义在哪，我看他约了好多天面了，一个mini公司哪来这么高的kpi（面多了习惯了，不生气，只是有点好奇这种kpi是因为年底了要把一年的kpi刷够吗）

26学院本太难了，很多公司机筛就给我刷了。机会都难拿到如果是简历存在问题也欢迎拷打

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...