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映明月
2022-11-01 18:21
龙旗科技_基带工程师
发布于黑龙江
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昨天 15:53
天津大学 算法工程师
AI/Agent开发求职,核心差距就是项目经验
最近刷了不少AI应用、Agent开发的岗位JD,发现一个很统一的招聘趋势:企业不再认可只会用AI工具的能力,真正卡人的是项目经验。这也是大部分同学求职的痛点:学了一堆AI相关知识,但从来没做过一套能落地、可上线的真实AI项目。目前企业刚需的能力,基本就这几类:RAG知识库系统、AI Agent开发、Dify/Coze工作流搭建、飞书/钉钉/OA等企业系统对接。这里有个很关键的误区:教程里这些都是零散的单一工具,但企业工作中,这些能力是一套完整的业务系统。单点会用没用,能整合落地才是面试加分项。针对这个缺口,我最近在带一批人做实战训练:基于真实业务需求,完整落地一套AI项目。不做无效练习、不拼凑...
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06-01 09:06
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
嵌入式实习投简历没回复,到底卡在哪?
投了十几家嵌入式实习,简历上写着 STM32、FreeRTOS、UART/SPI,课设竞赛也都有,结果已读不回,连"不合适"的邮件都没有。这种情况在嵌入式方向很常见。多数时候不是你不努力,而是现在的实习市场,和几年前"招进来慢慢带"的逻辑已经不一样了。先说结论没回复,通常是几层筛选叠在一起:企业要的是来了就能干活的人,不是从零培养公开招实习的大厂多、中小厂少,竞争被集中放大学历是第一道硬筛,很多同学在进面试池之前就被刷掉简历方向不对、项目太浅、投递方式有问题,也会让你静默淘汰一、企业要"直接上手",不是"来了再教"...
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05-27 21:30
商洛学院 Java
简历
本人大三学院本,想走Java开发,现在学了一个Agent的项目和传统的后端项目,项目还没有开始串,已经部署上线了,八股也才看了一点点(实在是看不下去),目标暑期小厂实习,各位佬有没有什么对背八股和项目的建议,还请大家再帮我看看简历是不是还有什么不对的地方。谢谢大家了
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04-15 18:11
中国人民大学 前端开发其它
面试官角度谈谈还要刷力扣吗
上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:
意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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06-03 10:01
第一拖拉机制造厂拖拉机学院 Java
校招加分项目:手把手搭建国产 Agent,附实测数据
用 Agent 开发的小伙伴应该有个共同的感受,模型选择是个大问题。 Codex 默认跑的是 GPT-5.5,能力没问题,费用相对也合理。但国内很多小伙伴还是用不上,所以我就在想。 想找一个模型,同时满足这三个条件:Agent 任务执行能力强、上下文窗口够大、价格实惠。 这里给大家提供一个不错的选项,昆仑万维新发布的 SkyClaw v1.0。 把它接进 Codex 之后,我先后完成了两个真实项目的开发——PaiSwitch 的模型切换功能和 PaiAgent 的工作流适配。 工具调用稳定、代码质量经得住考验。关键是,输入价格比 DeepSeek V4 Pro 还便宜。 01、为什么选择Co...
如何成为1个AI工程师?
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