1、自我介绍2、项目介绍3、离线数据处理咋做的离线数据处理我一般会按“采集、清洗、标准化、切分、标注、校验、入库”这条链路来做。先把多来源数据接进来，比如文档、表格、对话日志、接口结果、历史工单，然后做编码统一、去重、去噪、脏字段修复和无效样本过滤。对于文本类数据，还要做特殊符号清理、HTML 去标签、分段切分、敏感信息脱敏和元信息补全。如果是训练数据，还会进一步做 schema 对齐，比如统一成 instruction / input / output，或者统一成多轮消息格式 messages=[{role, content}]。如果是 RAG 知识数据，就会做 chunk 切分、标题挂载、...

😭我这个简历能在春招找到个中厂吗，想找个200人以上的，目前鼠鼠在30人的一个创业公司干后端，整个公司就我一个后端，没人带，想找个大一点的公司我这里还有个中国铁塔的实习，不知道写不写比较好，如果要包装的话，各位大佬有建议吗？求求求，鼠鼠年后一周就打算开始投了，各位大佬帮帮看看还有哪里能改的😭😭😭

一、项目经历与基础了解二、RAG 系统设计你重构的检索增强架构，整体数据是如何设计的？文档上传后是直接做向量化吗？流程是怎样的？向量化用的是哪个模型？是怎么转化成向量的？向量化调用了哪个第三方 API？向量检索和关键词检索为什么要结合使用？重排策略是怎么设计的？用了什么算法？有没有验证过重排效果？双方召回后，最终的排序是如何融合的？如果 RAG 系统上线后用户反馈不准确，你会从哪些维度排查和优化？三、MCP 工具调用与 Function Call 区别你实现的 MCP 工具调用是怎么做的？MCP、Function Call、手写提示词拼接、Skill 这些分别在什么场景使用？有什么区别？Fun...