腾讯非技术白菜价

淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递校招季翻了很多份 AI 方向的简历，发现一个规律：大家做的项目其实差不多——RAG、Agent、LLM 应用，技术栈也大同小异。但有的简历让人想立刻约面试，有的看完只记住了一串技术关键词。差距不在项目本身，在写法。同样是做了一个 RAG 系统，有人写"使用 LangChain 搭建了 RAG 系统"，有人写"对比了三种 chunking 策略后选用了基于段落结构的自适应切分，检索命中率从 62% 提升到 81%"。前者告诉我你用了什么，后者告诉我你思考了什么。面试官筛简历时真正在...

不是说金三银四吗投了七十份，交换了7次简历，为啥一次面试也没有呢求大佬帮忙看看简历哪里有问题，拷打一下

投了几个月boss了

1. 你做的 Agent 项目，完整链路讲一下完整链路一般是用户问题进入后，先做意图识别和 query 改写，再根据意图判断走纯 RAG、RAG + Tool，还是多 Agent workflow。检索阶段会做混合召回，再用 rerank 精排，拼接上下文后交给大模型生成。如果涉及订单、机票、酒店这类实时数据，会通过 function calling 调后端接口。最后返回答案时，会附上引用、置信度或者兜底话术。二面一般会继续追问每一层为什么这么设计，以及哪一层最容易出问题。 def agent_pipeline(query, user_profile): intent = detect_int...