Python自学中

你的简历根本没命中JD里的隐藏考点【纯干货，无废话，建议先收藏再看，免得想用的时候找不到了】兄弟们，我是真的急了。刚才帮一个学弟看面经，我真的想顺着网线过去摇醒他。他面的是某大厂的商业化运营，简历上写得花里胡哨什么“负责社群活跃”、“策划线上活动”结果面试官上来就问：“如果给你一个ROI为负的新品，你第一周会怎么拆解归因？”学弟直接懵逼，支支吾吾说了半天，最后挂了。其实这道题，JD里早就写了！JD里明明写着“对数据敏感，能通过数据分析优化投放策略”。但他没看出来面试官就是在考他“数据归因”和“策略优化”。这就是典型的“无效准备”。你背了一堆八股文，结果人家问的是业务场景题。今天我不整虚的，直接...

大三想找一份实习做做，请问前辈们这样写简历有什么问题吗，苍穹➕点评会不会太过时了，而且目前也没想好投后端还是agent方面，因为本科是人工智能的，而且目前形势好像也偏向ai一些，求求前辈们指点指点

25届应届生被裁，社招目前只有一个面试，能帮忙看看 简历的问题吗，还有Agent有什么好的项目跟着做做吗，好绝望啊

1. 自我介绍2. 介绍一个你做得比较完整、个人成长最多的项目，背景、目标、方案和效果是什么？3. 做这个项目时具体用了哪些方案或手段达成目标？答案：最核心的是把问题拆开，没有直接把所有文档塞给大模型。文档侧先做结构化解析，保留标题层级、版本号、适用部门、发布时间和权限标签；检索侧用了 BM25 和向量召回融合，因为制度类问题经常包含专有名词、系统名和缩写，单纯向量召回容易漏；生成侧强制模型基于证据回答，不允许没有证据时编造。训练侧做了两类任务，一类是意图分类和工单类型预测，用历史工单标题、正文、处理队列作为弱标签，再人工抽检；另一类是指令微调样本，用高质量问答、证据片段和标准处理建议构造。线...