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梦境迷离
2022-10-14 10:01
江西师范大学 大数据开发工程师
发布于日本
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2022-10-14
在牛客打卡1250天,今天也很努力鸭!
每日监督打卡
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2025-12-29 13:33
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市场部/管培生/运营岗📖 1. HR初面(电话/视频):基础筛选,约20分钟 2. 部门主管复试(现场/视频):专业能力考核,约30-40分钟 3. 总经办终面(现场):综合评估与岗位匹配度,约20分钟 TL参考:投递→1天内HR面→3天内复试→终面→2-3天出结果 - “简单自我介绍一下” ✅ 重点:突出与岗位相关的经历(如活动策划、数据分析),结合品牌调性(国风、年轻化)举例。 - “你了解霸王茶姬吗?最近的市场热点是什么?” ✅ 必答知识点: - 品牌定位:“原味鲜奶茶”赛道,对标星巴克的“东方茶饮文化” - 爆款单品:伯牙绝弦(年销1亿杯+) - 近期热点:春节翻译争议(Lunar ...
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2025-12-30 23:37
中南大学 Java
选择后端开发还是大模型应用开发?根本不用二选一!
我觉得这是一个伪命题,因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求(主要是大老板喜欢),但是据我观察现实情况有个很现实的结论:现阶段大部分智能体开发,核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发,所以有点发言权。究其原因,一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构,能精准捕捉业务痛点,知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求;二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”,技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环,而非高不可攀的算法研发,后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口,agent...
等闲_:
业务开发就是prompt+数据,Ai就是中间件,中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的,再底层一点就是AI infra,MLops,模型微调,推理优化之类的了,所以对于普通后端就是纯业务,没啥技术含量,除非去技术架构组或者底层一点的组,要不AI就是个API,别神话AI应用开发
聊聊我眼中的AI
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