携程的通信部门怎么样？

小红书推荐算法面经一面（60min）1、自我介绍（5分钟）2、项目和一些八股（40分钟）- 模型label是什么- 这一结构为什么会有效果提升，分析- embedding怎么得到的- 简单介绍一下sim3、手撕代码（10分钟）- 最大子数组和4、反问二面（40min）1、自我介绍（5分钟）2、项目（20分钟）- 为什么模型有效果- 召回粗排和精排要解决什么问题，选一个最熟悉的讲一下未来的迭代方向- 怎么保证链路一致性3、手撕代码（10分钟）- 给链表的头结点，将其按照升序排列并返回排序后的链表4、反问虽然两次面试前几个小时，面试官都因为临时开会更改了面试时间，让人有点不舒服，但是面试官人真的都...

双非本末2硕，有一个研究所的实习，但也是做的图像算法工作，至今为止投了1000份简历，只有10多次面试，而且大部分都是一面挂，是不是简历项目太差了，求大佬指点

我们部门那个文文静静的实习生，居然和分公司那位五十多岁的总经理好上了！昨天集团突然来人，总经理当场被停职调查。现在全公司都在传，是实习生直接拿着聊天记录和录音去了集团监察部。最绝的是，今天人家照样来上班，安安静静坐在工位上做PPT，仿佛什么都没发生过。这届年轻人，真的惹不起。职场这瓜田，真是每一步都踩在猹的兴奋点上。

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...