0实习上岸美团暑期

大四之前做Java，做过两个网上的项目一个商城一个房源系统，去年开始All in go，秋招0offer😀双非25届国企在职，从9月开始在boss直聘投了185次社招、1次校招，只交换了20次简历，2次面试，全寄了，从大厂一路降级到中厂、小厂、在岸外包、离岸外包、对日外包，依旧没有面试机会，快坚持不住了🫠第一次面的自研小厂的go运开岗位，笔试是协议解析的场景题，限时两天，很简单，远端拉个日志大文件，分块读然后解析go日志、panic日志、长时间运行的协程日志，最后断言和标准结果对比，日志里面混杂了一些人为制造的特例。下班后几个小时写好了🥰面试问了少量go八股和多线程的分析题，拷打了非常多的运维场景，像是多线程安全、死锁的定位方式、在一些特定场景的问题定位方式、万级服务器容灾方案、数据库等集群的性能优化方案、自动化运维的方案等，阅历太浅只答了一些通用方案，第二天秒挂🤡第二次面试的电信达州分公司，笔试有手就行，性格测试、AI面，二面大概有60-80人左右，虽然是五线城市工资比我现在电信正式员工的工资还低，但90%面试者都是硕士，我那一组6人我是唯一本科，即使是电信嫡系一周后还是挂了🤡鼠鼠是成都的，家里普通中产没有负担，如果住家里不用房租。只想找个成都10K的go开发真的好难，如果再找不到工作就要失去IT行业的入场券了，该降低薪水要求或者转语言吗🥲

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...

好不容易找了份工作，在外面工作三个月被卡试用期给辞退了，也没敢父母说，现在一个月了还没找到其他工作，家里人和我说可以找一份银行的销售类的工作问我去不去，他们也还不知道我辞职，要是知道了可能会劝我去银行那，可我还是很想再试试计算机这条路，不知道怎么和父母去说了

本人为23届计科毕业生，23年毕业后，能力欠缺，没有找到合适工作，后来经父母朋友介绍，去了一家非常小且不正规的本地公司，干非常没有含金量的运维工作，期间也考过研，后来也失败了，之后想着工作吧，后来接触到网络这块的东西，开始学习网络，考了HCIP认证，后来开始学习编程，主要是觉得网络这些路由配置的东西不如编程有含金量，就开始学习python，正逢AI时兴，有什么不懂的都会去问AI，然后在AI帮助下实现了一个web网站，很简陋，不值一提。写了简历后，开始投递简历，主要是网络工程师的岗位(因为我很清楚我的编程技能很垃圾)，简历也写了我这个简陋的web项目，也提到该项目用到AI很多，仅是为了学习pyt...