前言近一年，大数据面试的风向正在发生明显变化。过去，面试官更关注：数仓分层怎么设计？指标体系如何构建？Spark 调优怎么做的？而现在，越来越多的面试开始追问：你有没有做过 AI 相关项目？LLM 在数据场景中如何落地？RAG 是怎么设计的？AI 不再是「加分项」，而是逐渐成为「基础能力」。但问题是 很多人所谓的 AI 项目，只停留在：调个 API写个简单问答 Demo这在企业级场景里，是远远不够的。真正有含金量的 AI 项目，必须要解决真实业务问题，并具备：检索增强（RAG）落地能力LLM 语义理解与 Prompt 设计能力工程化架构能力（可扩展、可复用、可维护）而在我们当前的数据仓库体系中...

求求大佬们帮忙看看简历，心态已经被磨平了，感觉自己简历问题比较大，但是不知道怎么下手改。马上要春招了，好迷茫。。。

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

目前就读湖北大学的计算机专业，大学期间学习了Java/python/c等语言基础知识，刷过一小段时间的力扣。平均成绩85，其他学术经历只有蓝桥杯省二和一篇知网外文期刊。零实习经历感觉自己实力实在薄弱，想读研缓冲就业。家里有港中深的关系但感觉自己经历太差可能还是申不上。申请港城莞和港科广也不确定能否申上。而且网上对这些项目众说纷纭。目前能想到的只有备战考研这一条路。对以后应该如何学习完全一头雾水。请求各位大佬指点