工行分行科技岗和软开中心差别

前言最近，是大家大规模找实习的时候。在这个时候，可能是大家第一次找实习，找工作，内心充满了各种疑惑。对于大家的这种困惑，我把之前26届当时找实习问我的各种问题，给大家汇总出来了，希望能够对大家正确的职业思考规划有帮助（这是不同时间写的，到时候思路策略肯定会有不同，具体有疑惑的可以私信哈）（比如里面有的文章是去年9月份秋招写的，那哪个时候的策略肯定和四五月份是不一样的）相关方向的初创公司的实习值得去吗，是不是学到东西的概率更大？初创公司值不值得去，能不能学到东西。其实可以首先对什么样的实习公司，什么样的公司实习排序。然后值不值得，在针对目前自身一个情况进行分析。实习最主要加分的公司无非就是那些大...

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

项目自己做的，实际上没测试过，我怕来不及了。。。。。

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、...