适合大厂的人有个共同特点：能在规则里找到舒适感。大厂流程多、分工细、层级明确，你可能一年就负责一个模块，但这个模块你能做到极致。喜欢稳定、在意平台背书、能扛绩效考核压力、善于向上管理的人，大厂会如鱼得水。见过很多人在大厂混了五年，简历光鲜、福利好、技术栈规范，跳槽时特别好用。适合小厂的人反过来：受不了流程、喜欢什么都插一手、想看到自己做的东西直接影响结果。小厂一个人干三个人的活，今天写代码明天对接客户，成长确实快，但也累。最适合小厂的是那种有点创业心态、不需要太多外部认可、自驱力强的人。见过有人在小厂两年，技术广度吊打大厂同龄人，因为什么都得自己搞定。但最怕两种错位：有大厂心态去小厂，天天觉得...

现在也太难了吧🥲，实习好难找，佬们拷打一下简历

感觉没了 感觉没了Hr说要去应届实习一个月感觉前面回答她的问题回的太差了

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...