太卷了太卷了，才5月中旬，秋招已经开始了， 整理了 24 个在招岗位 + 真实面经 ，祝大家求职顺利！   💼 二、在招岗位（全部 · 杭州）  👥 三、5 大类岗位人才画像（关键，对号入座） 画像 ① AI / 算法核心岗（具身智能 / 强化学习 / SLAM / 大模型）  这是宇树最核心、薪资最高、竞争最激烈的岗位群     维度 硬性要求 加分项 加分加分项     学历 硕士及以上（个别博士） 985 / 211 海外 QS50   专业 计算机、自动化、控制、机器人 AI 方向 机器人方向   编程 C++ + Python 熟练 CUDA / OpenCL ROS / ROS...

周五投了 tx，部门选的任意，今天来约面电话了，结果是 wxg，还是微信支付？？纯血 C++来捞我一个纯 java 的简历？？问我接不接受转语言，我说考虑转 go 但是从来没考虑转 C++，然后还是说让我面试尝试一下？？？说面试不会考语言。面试官是个女生，口音听着像台湾那边的现在看网上 WXG 的面经已经吓哭了，不会上来就让我写四道 hard 吧，hot100 选手已投降🏳️

大概六个平台，投了快小一千份了，一个约面没有。目前是在实习，转正答辩已过，但是工资只有5k，想找8k左右的，求大佬们拷打一下😩目前在贵州，想去深杭。

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...