暑期实习简历

最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？ 最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用...

看了一下大家讨论的，产品赛道应该没那么卷？ AI估计卷爆炸了

一、代码审查、团队有个小伙子写的sql,真的头大 SELECT id, tenant_id, store_id, esp_org_id, ifd_id, dim_dish_id, standard_price, valuation_type, weight_type, portion_weight, first_validate_time, create_time, update_time FROM dwd_ifd_goods_standard_prices AS t WHERE t.ifd_id = 'bcc3d3e10e11ffbf6a61a3a675bf77' AND t.id = IF...