4.14 阿里一面拷打实习经历拷打agent项目一道ai codingcoding时面试官问了手里有没有其他offer、为什么选阿里、又交流了一下比较ai发展的前沿反问4.16收到二面邀请面试官人很好，很随和感觉自己还是没适应面试，比如被打断之后思路就比较迟钝了，说不明白，感觉需要多训练沟通#牛客AI配图神器#

3月份找暑期实习到现在，没有公司愿意给我面试，我大概投了二十多家，是不是投的还是太少了。

好像是个中厂，如果处女面面这个会死吗

👋个人背景：本中9硕末9，北方人👏offer1：景嘉微 N*14 芯片事业部 opengl、显卡性能优化💯offer2：瑞芯微 （N+1）*15 ai算法岗 额外补贴长沙人才补贴2w，景嘉微安家费很高，和福州的人才补贴差不多福州三年共18w ，额外一个月1500的房补

人生第一次主动投递简历，深受打击总共打招呼120，其中67个未读，34个已读不回，主动涌上来的5个字节和3个华为kpi，婉拒。最后11个投递简历，然后6个已读不回，2个询问实习时间后口头承诺约面，3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛4.6。并非没人要，去手子了

1. 自我介绍2. 介绍下项目，重点讲架构、关键设计和线上问题3. Agent 的上下文窗口不够时，长短期记忆应该怎么分层设计长短期记忆不能简单理解成“最近消息”和“很久以前的消息”。更合理的设计是把状态拆成三层：工作记忆负责当前回合执行所需的最小上下文，摘要记忆负责阶段性中间结论，长期记忆负责稳定事实、偏好、任务状态和关键证据索引。这样做的好处是短链路推理不会被旧噪声拖死，而长任务又能在需要时按状态检索历史事实。真正难的不是分层本身，而是写入和召回策略。不是每条消息都值得进长期记忆，通常只把高价值、可复用、低歧义的信息写进去，比如用户偏好、外部工具执行结果、关键约束、任务完成状态。否则记忆库...

求求鹅收了我吧，其他公司全是一面挂，心态已崩，有没有人知道录用评估要多久，至今 hr 没有加我微信4.2 更新 ，已收到 offer，爱鹅信鹅等鹅timeline：3.13 一面3.18 二面3.31 hr 面 云证4.2 offer

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

家人们谁懂啊， 春招投完简历，就进入了漫长的等待期，连个面试邀约都没有，真的会慌！每天早上一睁眼，先摸手机刷招聘软件，就盼着HR能给个回复，结果每次都是“抱歉，您的XXX不符合本岗位要求”，刷来刷去还是那几个岗位，简历改了八百遍，面试也没个动静。没面试的日子，我真没摆烂！。每天抽1个多小时刷算法题、补知识点，偶尔用AI Coding工具练手，生怕等面试来了，自己啥也不会，掉链子。累了就摆一会儿，下楼散散步，吹吹风。毕竟一直紧绷着，反而容易内耗，不如给自己松松劲，养足精神再准备。身边也有同学跟我一样，投完简历就石沉大海，偶尔吐槽两句，但也没真的放弃，该刷题刷题，该改简历改简历。其实也想通了，没有...

我不上课，我要实习😡，这约面是真难啊，投了4天了就约到两个，一个笔试，一个面试

  一、数据分析实习面试题  1. 自我介绍 & 岗位认知 简单做个自我介绍 你为什么想做数据分析？ 你理解的数据分析实习是做什么的？ 你觉得自己适合数据分析的优势是什么？  2. 技能基础（实习最常问） 会用哪些数据分析工具？（Excel/SQL/Python/BI） Excel 常用函数有哪些？vlookup/xlookup/pivot table 用过吗？ SQL 会不会联表查询？left join 和 inner join 区别？ 会不会用 group by、having、order by？ Python 用过 pandas 做数据处理吗？ 了解哪些基础统计指标？均值、中位数、...

Timeline3.5一面3.8 二面3.12 三面3.18 hr面4.2 offer

为啥我看人家都是先小游戏然后笔试，面试，项目组面，而且还是线下面试，而我咋直接就项目组面了呀，而还是线上的

那可真是太遗憾了，你们就继续把流程卡在简历初筛吧，继续给我发测评和笔试之后把我挂掉吧（大部分甚至连感谢信都没有😁），我填网申一点都不累，做测评和笔试一点都不辛苦

基础得先打牢。LLM的基本原理要懂，不需要能训练模型，但得知道prompt怎么写、上下文窗口是怎么回事、为什么模型会幻觉。这些是地基，地基不稳上面全是空中楼阁。然后是框架。LangChain和LlamaIndex是目前用得最多的，几乎每个Agent项目都绕不开。但别只会调API，得理解它们的设计思路，比如chain是怎么串联的、memory是怎么管理的、tool calling是怎么实现的。RAG是必学项。Agent大量依赖外部知识库，向量数据库至少要会用一个，embedding是怎么回事要清楚，检索策略怎么优化要有概念。工程能力别忽视。Agent本质上还是个软件系统，API设计、异步处理、错...

从一月中到现在，最大的感悟是累、其次是不要怀疑自己