高薪行业

hr给我捞走了，去别的组了面试问能不能接受日常（内心os：只要是字节去哪都行）中国交易与广告方向--客户端日常实习（和前面的压力面一个天一个地，这次的面试我也不知道怎么评价）非常神奇的一次面试，因为我是国外的大学，他上来也没让我自我介绍，问我为啥不去后端来客户端，然后我就猛夸客户端，然后说这好那好，我就和他分析起了市场行情，问我是不是后端混不下去了（os：怎么问的那么直接）接着话锋一转，开始和我聊起了国外的一些事，比如区别啊，人文啊，社会习性啊等等啦，我认为我啥区别呢，总结背后的逻辑，为什么会这样，其实他这个我觉得在考察我的逻辑能力吧（其实我很少出门这两年光在学技术了），然后问我怎么决策去哪个...

沟通了400多份，没什么人理，有一个还是还这种😭😭😭

xdm 早上喝奶茶差点喷出来。事情是这样的，我们班有个哥们儿，简称 L，去年秋招拿了字节sp，专业方向是后端。我们当时都震惊：这哥们儿平时课上从来不发言，期末小组作业基本是划水的那种，刷题平台 commit记录我点进去看过，绿格子稀稀拉拉。但他面试一路绿灯。一面二面三面 hr 面，全过，给的还是sp。当时班级群里恭喜他的、问他经验的、约饭的，热闹了一周。他说自己"运气好，准备充分"。我们都信了，直到三月初他入职。入职第二周开始，班里另一个进字节的同学W（在隔壁组的）开始跟我他的不对劲。一开始是写代码慢，后来写不出来，再后来是组里 mentor 让他fix 一个简单 bug 都搞了一下午没动静。最离谱的是上周。W 说他们大部门搞了个新人分享会，让新人讲一下自己负责模块的设计思路。L 上去讲了 20分钟，全程念稿子，问答环节别人随便问一个"那你这里为什么用 Redis 不用 Memcached"，他直接卡 30秒说"这个我回去再确认一下"。会后他 mentor 直接找 leader 谈，leader 找 hr 谈，hr调出了他面试录像，全程对比口型和回答节奏，发现他二三面有大量时长在偷偷看屏幕外（推测开了双机位 AI 答题）。（这段是 W后来转述给我的，他自己也是听他组里同事八卦来的）昨天下班前，W 告诉我L 被辞退了，让他自己走，不走就走仲裁但会发函到学校。L 现在已经回学校了，朋友圈仅三天可见。我说真的，我不是个心眼小的人，但是我看到这个消息的时候真的有种"嗯，挺好"的感觉。去年秋招我投字节后端，简历挂。我准备了八个月，背 八股 + 刷 500 题 +项目改了三版，连面试机会都没拿到。班里这哥们儿凭着一个外挂上岸，最后还是被甩出来了。不是说作弊就一定会被发现，但是当面试拿到的 offer远远超出真实能力的时候，迟早会有这一天。试用期三个月不是给你过家家的，是真的要写代码、要在会议上回答问题、要扛需求的。我现在反而有点同情他。同情他相信"上岸就是终点"。发出来不是为了嘲笑谁，就是想说给那些正在被身边作弊上岸的同学搞得很 emo 的 uu 们听——别急，回旋镖很长，但它一定会回来。你继续刷你的题，写你的项目，背你的八股。该是你的迟早是你的，不是你的早晚还得还回去。xdm 共勉。

1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...