首先要沾点ai相关的

#简历上如何体现你的“AI”能力？#
有实习的话，一般涉及到的业务或多或少跟ai有点关系，这个时候简历要突出这点，稍微美化一下，如果是项目的话，可以自己想想如何跟ai结合，要不就直接换一个项目。
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04-29 21:31
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
遇到的AI项目，都会聊一些什么
最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？ 最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用...
面试官拷打AI项目都会问...
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04-23 19:50
电子科技大学 Java
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04-29 21:17
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
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04-30 15:59
南京大学 算法工程师
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04-30 10:00
新疆大学 算法工程师
刷了很多题，面试还是答不出来？你可能缺的不是题库，而是临场表达辅助
最近准备面试的时候，我发现一个很扎心的问题：刷题和真实面试，中间其实隔着一层“表达能力”。牛客、LeetCode、八股文、项目复盘，这些当然都要准备。但是到了真实面试里，很多人会发现：题我刷过，思路也大概知道；项目我确实做过，技术栈也写在简历上；但是面试官一追问，我就开始答散；一紧张，原本会的东西也说不清楚。尤其是技术面里，面试官经常不会只问一个标准题，而是顺着你的简历和回答继续追问。比如：“你这个项目里主要负责什么？”“为什么要用 Redis？”“缓存一致性怎么处理？”“接口变慢你怎么排查？”“你这个方案有没有更好的优化方式？”“如果并发量上来，你会怎么改？”“你和这个岗位的匹配点在哪里？”...
大家都开始春招面试了吗
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