非技术部分（背景、综测、HR、主管、offer）放在文首一笔带过；下文只把机考与两轮技术面写细，每道能回忆起来的题都附上可直接背诵或改写的答案。 非技术相关（一笔带过） 投华为 OD。流程大致是：机考 → 性格综测 → HR 面 → 技术一面 → 技术二面 → 主管面 → 审批与邮件 offer。综测别前后矛盾即可；HR 与主管主要是自我介绍、离职原因、加班接受度、个人情况，态度正常、不踩雷即可；offer 后按清单交材料、定入职时间。机考与技术面之间我自行拖了一阵刷题，属个人节奏，不展开。 一、机考（编程） 准备：有数据结构基础，C++ 刷题约一百道（含真题风格），注意边界与溢出。当时三道题...

想着把项目再优化优化，整个线上demo演示，然后拖到现在，学校层次也不好，真没招了，有没有佬给机会面试🥺，或者说下现如今的投简历渠道，各大线上软件真不行，投出去基本都没反应，孩子真的很想暑假找个实习

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。

1. 自我介绍2. RAG 的检索索引怎么设计？答案：RAG 的检索索引不能只建一个向量字段就结束。实际系统里，我会把索引分成语义索引、关键词索引、结构化索引和权限索引。语义索引用来处理自然语言问题，关键词索引用来处理规则编号、商品编码、报关术语、单据字段名这类精确匹配，结构化索引用来按国家、业务类型、规则版本、生效时间过滤，权限索引用来保证用户只能查自己有权限的数据。文档入库时也要保留足够元数据，比如 doc_id、chunk_id、parent_id、section_path、doc_type、country、effective_date、version、tenant_id。如果没有这些字...