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快手35*16+qzf希望有缘人可以拿到呀~

1、阿里云-智能存储-大模型应用算法：n*16 + qzf(约2n)，base杭州，强度9.5-9-5。主要是针对企业网盘里数据（文档/图像/视频）等的AI应用，技术上涉及RAG/Agent/post-training等。2、字节-国际电商-平台治理：(n+4)*15 + qzf(约4n)，base上海，强度10-10-5。主要是对电商平台的假冒伪劣/违禁品做甄别过滤，技术上主要是多模态模型/Agent等。3、xhs-交易搜索团队-搜索算法：(n+8)*16 + qzf(约n) + 期权，base杭州，强度10-9-5。主要是电商和部分主站的搜索业务吧。求求秋招offer帮选！

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1.深度AI使用建立自己的project无论是chatgpt还是deepseek,claude,都面临一个联网就无法上传文件的缺点。这样会导致我们每次问AI问题的时候无法基于之前给的资料，现在付费版的chatgpt,claude都有project的概念。比如我们可以把新建一个project，把产品需求文档、会议记录以及与项目相关的资料都传到project里。这样你再去提问，就可以最大程度得到基于真实资料的回复，降低AI幻觉。AI很吃上下文，你给的越准确越多，它消化的越多。2.灵活使用不同AI这句话说起来简单，但是其实我们人总会有一种路径依赖。如果用惯了一种工具，很难去更新迭代，现在AI发展速度如此之快，对于不同问题都有更匹配的AI工具。对于难题，还可以同时丢给不同AI，比如现在你要策划一个论坛活动，你同时问几个模型，有点先从目标群体入手，有点还指定财务预算，有点更看重流程。把不同Ai的深度思考进行对比，才能对这件事有一个更立体的认识。推理过程有时候比答案更重要。3.精准打磨promptprompt是与AI对话的“第一界面”，它的质量直接决定输出的深度。如果只是简单的提问，得到的回到也肯定只是浅显的回复。有效的prompt应该包含三部分。角色，任务，要求。例如:我是一名26届校招生，请基于我给你的公司招聘信息，结合我的简历，找出专业匹配度最高的3个岗位，并列出适配的理由，最后给出推荐优先级。即使你有Project中的丰富资料，如果提问模糊，AI仍可能忽略关键信息或产生幻觉。所以精准打磨Prompt是用好AI的关键。