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2017-09-14 16:44
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有些朋友已经发了offer
那么各位大佬期望工作地点和薪资是多少呢
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whisky_
街道口 C++
3billion dream
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发布于 2017-09-14 17:31
智.之水叶神
中国石油大学(华东) 数据库工程师
深圳or北京 25w
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发布于 2017-09-15 10:17
adssdf
百度_搜索_分布式
23上海
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发布于 2017-09-14 21:48
及时行乐z
桂林电子科技大学 Java
自己发,种田😂
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发布于 2017-09-14 18:53
jczs
武汉理工大学 C++
都这么高。。。。。。。。本科?研究生?
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发布于 2017-09-14 18:36
吃口屎冷静下
Java
22 西安
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发布于 2017-09-14 18:33
哇哦哈哈哈
字节跳动_服务端开发
都是本科还是研究生? 贼高啊
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发布于 2017-09-14 18:23
Zurich
菜鸟网络_技术部_高级Java开发工程师
22 杭州
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发布于 2017-09-14 18:20
各种骚操作
野鸡大学吧 Java
啥公司都不说 ?
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发布于 2017-09-14 18:19
送快递的小谍
杭州电子科技大学 Java
22w,杭州
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发布于 2017-09-14 17:29
天辰92
腾讯_TEG_工程师
25w,北京
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发布于 2017-09-14 17:27
旅行者一号
北京邮电大学 前端工程师
月薪15k,深圳
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发布于 2017-09-14 16:55
养生达人
蚂蚁金服_支付宝事业线_高级研发工程师
25w,上海
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发布于 2017-09-14 16:52
牛客9000057号
河海大学 Java
mark
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发布于 2017-09-14 16:51
暂无评论,快来抢首评~
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03-21 10:53
复旦大学 Java
26年全网最全Agent学习路线,拿走不谢!
大家好,我是@程序员花海,眼下 26 届春招、27 届暑期实习全面开启,后端卷到没边,AI Agent的岗位占主导,很多牛友在我的评论区留言,想让我出一份Agent学习路线。我特意去看了下,打开淘天的招聘页面,以校招为例,一眼望去全是AI相关的岗位,只能说之后绝大多数岗位都会快速推进AI的落地和实践。之前写过 Java 后端 3 个月抢救路线https://www.nowcoder.com/discuss/824693499982315520?sourceSSR=users,也收到了牛友们的强烈好评,这次专门给后端转 Agent做一套最少必要知识路线—— 不堆概念、不啃论文,只学面试必问、项目...
在职牛马didi:
这篇路线整理得很系统,把后端知识映射到Agent体系这个思路特别实用。我自己也是从Java转做AI的,感触很深:工程底子扎实的人转Agent确实有优势,RAG和工具编排这些核心能力本质上都是后端逻辑的延伸。我们团队在做天猫的AI应用落地,方向跟你这篇路线里的企业级RAG和Agent系统很接近。暑期实习还在招AI应用研发工程师,JD可以参考看看跟你背景是否匹配:https://www.nowcoder.com/jobs/detail/440929?jobId=440929
软件开发投递记录
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昨天 15:57
已编辑
牛客运营
1天1个项目|邮件AI Agent
今天给大家带一个非常适合跟练的 Agent 项目——agents-from-scratch,LangChain 官方出品,手把手教你从零搭建一个能自动处理邮件的 AI Agent。 项目不大,代码量适中,但覆盖了 Agent 开发的所有核心概念。跟着做完,面试直接聊这个项目就够了。 这个项目做了什么? 一句话:一个能帮你自动分类、回复邮件的 AI Agent。 它会: 自动分类收到的邮件(需要回复 / 仅通知 / 垃圾邮件) 根据邮件内容起草回复 敏感操作(比如发送重要邮件)会先让你人工确认 会记住你的偏好(比如"给老板的邮件用正式语气"),越用越懂你 技术栈 Lang...
AI项目实战
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01-26 18:16
门头沟学院 前端工程师
有时候真的泪目了😭😭
大家都在鼓励你。自己也要争气啊!!!
对空六翼:
你真幸运,碰见这么好的人,不像我,秋招的时候被室友骗进cx了
实习好累,可以辞职全力准...
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03-16 16:31
湖南工商大学 Java
OC之后,本来都打算躺平了,没想到居然还会审批不通过
看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。
万物DP:
应该就是备胎了,没有重新走的可能是因为另一个人已经发offer了
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03-22 14:51
吉林农业大学 算法工程师
拼多多 AI Agent 开发一面
1、项目里负责的边界是什么?哪些内容是亲手实现或验证的?我负责的边界一般分成四块:Agent 主链路、RAG 检索链路、工具调用层和效果评测。主链路包括 query 理解、路由、上下文构造、结果生成;RAG 这块包括文档清洗、切片、召回、重排和 prompt 拼接;工具调用层包括 function schema 定义、参数校验、执行封装和失败重试;评测这块包括 badcase 回流、离线测试集和线上日志分析。亲手实现的部分主要是在线链路和评测闭环,比如 query 改写、混合检索、rerank 接入、上下文压缩、工具调用编排、token 统计、失败样本分析。验证过的内容包括不同 chunk 策...
AI-Agent面试实战...
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