TCL内推

适合大厂的人有个共同特点：能在规则里找到舒适感。大厂流程多、分工细、层级明确，你可能一年就负责一个模块，但这个模块你能做到极致。喜欢稳定、在意平台背书、能扛绩效考核压力、善于向上管理的人，大厂会如鱼得水。见过很多人在大厂混了五年，简历光鲜、福利好、技术栈规范，跳槽时特别好用。适合小厂的人反过来：受不了流程、喜欢什么都插一手、想看到自己做的东西直接影响结果。小厂一个人干三个人的活，今天写代码明天对接客户，成长确实快，但也累。最适合小厂的是那种有点创业心态、不需要太多外部认可、自驱力强的人。见过有人在小厂两年，技术广度吊打大厂同龄人，因为什么都得自己搞定。但最怕两种错位：有大厂心态去小厂，天天觉得...

从2月初到现在boss两个号一起投账号1:沟通6591次，投递301份账号2:沟通4870次，投递169份网申没做具体统计投了可能200多家，线下双选会也有在参加估计投了70份左右而最终只有13场面试以及两个小厂offer，这个简历后面还有机会吗

已拉黑：美团，百度，米哈游已点赞：快手，网易，众安，字节跳动，蚂蚁ttl：3.16投递-3.25 一面-3.30 二面-3.31 hr面-4.2 oc

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...