招商银行深圳分行二面

“白天打工，晚上谋反”的状态，大概是每个在职求职者最真实的写照。09:00 - 09:20 (通勤)： 刷刷各个公司的招聘更新了没？看看邮箱，收集下信息。10:00 - 12:00 (工位)： 假装忙碌。12:00 - 14:00 (吃饭+午休)：吃饭的时候可以看看八股。14:00 - 15:00 (开会)： 开会时偷偷浏览职位详情。15:00 - 18:00 (工位)： 干活。18:00 - 19:00 (吃饭+通勤)：利用空闲排一下今晚的测试和笔试时间。19:00 - 23:00 (高强度)：笔试，笔试，还是笔试。最高峰一晚上三个笔试，直接榨干了。“骑驴找马”不仅是体力的考验，更是心理的博...

28届985本，科班，一直走的是本科就业的路子，学习Go后端，曾经还因为周围人卷保研而自己早已踏上了“正确的道路”而沾沾自喜。现在大二下，工程和算法能力还可以，但保研基本无望，也不想考研。愈发觉得自己所谓“正确的道路”可能并不是多么明智，AI以惊人的速度进化，一年之后或者两年之后，后端还存在吗？大部分的工作是否都和AI算法之类的强相关呢，但这又是一个需要研究生以上学历、需要卷论文的方向，本科就业者基本碰不到。自己的本科学历会不会在后端工作一两年就被“降本增效”了，或者是到了大三大四根本找不到对口的工作了？抱歉，可能我有点想到哪说到哪了，我不知道自己是不是在杞人忧天，现在有点迷茫，希望各位已经进入业界的大佬能够给我指条明路，谢谢！

佬们看看这个简历可以冲大厂吗

1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...