最近帮几个朋友改过简历，发现大家的简历普遍存在一些问题:技术栈简单罗列，不能友好的引导面试官的提问，并且体系混乱，岗位jd针对性不强项目多而杂或者是少且不精，重点不突出，没有明确的数据指标，或数据指标严重失真项目的选取过于陈旧化，仍然停留在数年前已经几乎人手一份的项目，差异性不足。针对发现的这些问题，我总结了一些针对 AI 应用开发岗的通用思路，分享给大家。一 . 整体结构怎么安排AI 应用岗介于算法和工程之间，简历结构建议：基本信息 → 教育背景→ 实习经历→项目经历 →技术栈 。项目经理往前放，原因很简单——HR 看简历平均 6 秒，先让他看到你经历过什么，有什么突出的差异化能力，建议放 ...

28届找小厂实习，沟通了一百多一个面试都没有，简历投了十份但是都没后续了，不知道问题出在哪，是项目问题吗，有没有大佬帮我看看。

ttl： 3.19一面晚上过3.20二面3.23oc3.25offerbase：末9有一段中小厂实习一面面经：（总体时长一个小时二十分钟左右没什么八股，主要都是问项目和场景题1.实习（问了有四十分钟，感觉面试官很看重实习这一块，一直在拷打，问到后面我都要疯了，好在准备得比较充分1️⃣用的是什么中间件，有参与技术选型吗，实习的项目里为什么选这个RabbitMQ而不是kafka，为什么不用RocketMQ，为什么放弃异步，自己的项目里面使用的是kafka，那你觉得项目和实习的中间件选型有差异的原因是什么，他们之间的区别在哪里，底层的原因知道吗（高柱到这里已经快疯了，但是硬着头皮答完了，主要是从一致性吞吐量和框架的契合度答，面试官说答得挺好的，应该是没什么问题，这一块就问了快半个小时，到这里我已经快疯了2️⃣项目怎么对接上下游3️⃣介绍项目的难点重点4️⃣微服务（高柱实习是单体项目没涉及这一块5️⃣Redis的使用2.项目：1️⃣智能客服是怎么应用在项目里的（langchain4j➕rag➕functioncalling）2️⃣RAG了解多少3️⃣文本向量化的难点是什么，了解哪些大模型的知识（我一点不懂，纯瞎扯，但貌似扯对了4️⃣对ai的态度是什么，aicoding相关5️⃣怎么保证多节点下Caffeine缓存里面数据都是一致的（答的是短ttl，面试官不是很满意，但是我确实不太懂这个怎么保证，后来查了还是不懂怎么保证6️⃣Redis的使用，和你的实习项目的使用有区别吗，还有一些引申问题3.八股（含量不高，就是走个过场1️⃣进程的内存布局2️⃣Redis三剑客3️⃣微服务相关知识（高柱已经忘得差不多了…勉强答上来4️⃣JVM5️⃣线程状态6️⃣线程安全，在你的实习项目里怎么保证线程安全的（又绕回来了4.智商题找异常球5.手撕：1️⃣五道sql，不难2️⃣力扣不重叠的滑动窗口数组，贪心➕双指针秒了强度拉满了这个一面，高柱到后面人都是傻的二面面经：（就半个小时实习拷打，简历上写了几点就问了几点，问完就结束了，无手撕

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...