OPPO校招内推

想做Agent方向，其实岗位选择比大家想象的宽很多，主要分三大类。首先是Agent应用开发，这是目前需求最大的，主要用大模型结合LangChain、Dify等框架落地具体业务，比如结合咱们熟悉的工业物联网、新能源或电池测试领域的业务逻辑，开发自动化诊断和处理测试报告的Agent，这需要极强的工程落地能力和业务Sense。其次是Agent基建（Infra）工程师，Agent需要长记忆、知识库和并发调度，这跟搞大数据架构非常契合，如果你平时对Kafka、Doris、Flink CDC这些高并发、流式数据底座很熟，去搞Agent的底层调度引擎、向量数据库检索优化或分布式Agent框架，算是平滑过渡。...

有没有大佬给点建议

😭😭😭投了好多，都石沉大海了，是不是简历太菜导致的？咋办啊，想找个嵌入式岗位这么难吗😭

1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...