一天一个AI岗位介绍，今天要解读的JD岗位是——AI产品研发工程师。 在大模型公司里，有一个岗位既不纯做算法，也不只是写后端，却承担着把 AI 真正落地的核心角色。 它的工作只有一句话：  把大模型能力，变成开发者每天愿意使用的工具。  像 GitHub 推出的 GitHub Copilot，以及 Cursor 这样的 AI 编程助手，本质上都依赖 AI 平台能力的工程化实现。 如果你看到 JD 里写“AI Platform / AI 产品研发工程师”，它通常不是纯算法岗，而是偏工程落地与系统构建的岗位。 一、这个岗位的核心工作是什么？ 从职责上看，可以分为四块，但本质只有一个关键词：工程化落...

考研大概率寄了，打算春招找实习找工作，请友友们帮忙看看简历，请教一下后续找实习找工作还需要做些什么?

历时80分钟，全程被面试官笑着拷打。。。1.自我介绍2.上来两道算法题要求30分钟，一是树的层序遍历，而是数组的深度遍历（ [1,2,3] 输出[1,3,2],[1,2,3],[2,3,1],[2,1,3] [xxx]）3.说说你了解的比较熟悉的技术栈3.实习觉得做的比较自豪的事情4.实习时候的数据的准确率和及时性怎么保证的5.怎么理解元数据的，怎么完善数据资产/血缘的6.rag怎么做的7.说说进程和线程区别，线程是不是越多越好8. cpu内存访问的流程9. tcp为什么三次握手不是两次？10. tcp拥塞控制了解吗11.  https相比http具体还用了什么协议？12  输入一个网页地址发生了什么？13 索引失效的例子14 怎么判断sql是否慢，命中了索引没有？15 了解数据库里面的binlog reglog之类吗16  了解协程吗？（只了解携程。。。。）17  说说大模型和agent区别，mcp和function call 区别18  skill和之前的提示词工程有啥区别19  对ai未来的看法面试官知道我是搞数开的没问啥java后端方面的技术，而且一直跟我说没关系，再加加油吧

说实话，这道题放在以前，我的反应都是：不就是向量数据库加个大模型吗？但我也清楚，如果真这么答，基本等于告诉我只会调API。真正的生产级RAG是一套精密的工程系统。今天把它拆成四个模块，帮你建立一套完整的面试作答框架。模块一：数据清洗与离线索引垃圾进，垃圾出。原始数据里混着乱码和格式错乱的PDF，模型不可能检索得准。语义分块是第一个优化点。过去按固定字符数切分（比如500字一段），经常把一句话拦腰截断，语义全丢。现在要根据标题、段落结构甚至用模型来判断断点，保证每个分块语义完整。进阶策略是父子块检索：把文档切成小碎块用于检索（精度高），但喂给模型时把它所在的父块一并带上（上下文全）。小块检索准，...