求职意向：后端开发/大模型应用开发✉️投递：24家💬面试：一共17面📝offer：百度oc，华为入池，得物入池🎙️我的感受： 从去年11月份生日到现在也6个月整了，决定转后端和大模型开发或许这条路走对了，或许只是随波逐流。从3月18日投出第一份简历，到4月2日第一次面试，这也是自保研以来的第一次面试，从一开始紧张到提前1小时进入会议背自我介绍，到现在随便找个地方就是面，这将近两个月让我成长了不少，也学会了很多东西。 先说遗憾吧，或许最大的遗憾就是不能立马到岗，百度oc后告知需要五月底之前到岗，但是组里之前不让去实习（我去办公室找导师争取实习，直接让我从办公室出去），今年只能七月一号去实习...

不止遇到一次了，什么都不会，让提合并请求，问什么是合并请求。让gitlab.页面把测试截图附上，不知道截图要放在哪，那么大的编辑看不到吗让配开发机，问ip是什么东西……这都咋进来的啊，我们（我2023年毕业）那会儿没AI的时候面试都是直接linux，docker，k8s，git，结构与算法，计网。怎么才过去2年，实习生跟傻子一样，有些问题问的我难受，不会git commit，不会git pull，不会切换分支，直接要覆盖master....————而且态度非常敷衍，3天前给开个仓库权限，连本地都没有拉下来。让写一个小文档，都是说一句，写一句，说把目录加上，挺嗤之以鼻，最后还是把目录加上了😂😂任何文档和注释都是方便后来人的，现在的人真的很自负啊，打开github看看任何一个开源项目的文档和注释，都写的很详细。难道现在的同学在校期间不经常拉开源项目看源码学习吗？ 哪怕是一个swap函数，开源项目里都经常注释：1 3 5 7 9 2 4 6 8 10＾           ＾l              rswap：{功能描述}{使用样例}

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...