【虹软24届校招提前批】算法&开发&产品

在开发大模型（LLM）相关应用时，我们经常会遇到一个棘手的问题：随着流量的增加，原本响应迅速的 Web 服务，突然变得极其缓慢，甚至出现大面积的 502/504 超时。 很多开发者第一时间会去检查 Redis、数据库或模型推理接口，却忽略了一个架构上的隐患：你是否将 AI 接口调用直接塞进了公共的业务线程池中？ 一、 致命的“资源枯竭”：一个真实的事故现场 假设你正在使用 Spring Boot (Tomcat) 开发一个 AI 聊天机器人。你的系统接收请求并执行以下两步：  业务操作：查询用户配置（耗时 10ms）。 AI 调用：请求 GPT-4 API（耗时 5s）。  Tomcat 默认...

大佬帮我看看吧：我大二下学期有一段暑假实习，中小厂应该算，但是也没有参与核心业务，但是在有人带的情况下，写了个小项目（未完善），打算把它作为实习项目，但是简历上实习这个不太会写……我也知道star法则，但是如何包装……现在我的简历像是罗列技术栈……然后我的项目经历也是很标准的黑马点评，我要不要再做一个新的项目加到这个项目经理里面？？还有什么可以优化的都可以指出，我虚心接受并整改，多谢大佬们了！

如果你最近在看AI岗位，很容易形成一种印象：大家好像都在训练模型、调效果、做应用。但其实当大模型真正接入业务之后，一个更棘手的问题开始浮出来：如果模型被攻击、被诱导、甚至被滥用，会发生什么？今天我们要说的AI安全算法工程师其实就在解决这件事。相比“把AI做得更强”，它更关注的是另一面——👉 如何让AI在复杂环境下，依然是可控的、可信的。一天一个AI岗位解析打破AI求职信息差，今天我们拆解的是AI安全算法工程师——Flow安全🧩 主要工作内容：让模型“不出事”如果只看岗位名称，很容易把它归到“算法岗”，但拆开JD会发现，它的工作重心其实有一个明显的转向——👉 用大模型能力，去解决安全问题，...