TP联洲 软开

这可能是目前 AI 面试中最拉开差距的一环。大部分求职者的简历上写着“通过优化 Prompt，提升了生成质量。”面试官往往会微微一笑，紧接着抛出一记灵魂暴击：“那你怎么定义‘质量提升’？你怎么用数据证明，你的 模型 跑得比昨天更好？”这个时候，如果你挠挠头回答：“我自己抽查了几条结果，感觉变好了……” 那基本就凉透了。正所谓乱花渐欲迷人眼，靠人工“抽盲盒”式的肉眼查验，很容易陷入“只看好案例（Cherry-picking）”的自欺欺人中。在真正的工程落地面前，这种“凭感觉”根本站不住脚。回答应该直接把 Eval（评估）体系拍在桌面上：“在修改任何一行核心逻辑或 Prompt 之前，我会构建一套...

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

大家觉得我这个简历能找到什么样的，中厂有希望吗，简历无水分全真实的

项目介绍与主要职责：项目名称：VoiceNexus - 企业级智能语音助手平台项目周期：2024.03 - 至今项目角色：核心研发 / 技术负责人项目描述：面向 B 端客户的全双工 AI 语音客服平台，集成 ASR/LLM/TTS 三大能力，支持实时语音打断与多轮对话。日均处理 50 万+ 通语音会话，端到端 P99 延迟 < 800ms，降低人工成本 65%，线索转化率提升 23%。核心职责：负责 WebSocket 实时通信层架构设计，基于 Netty 实现高并发长连接服务，单节点支撑 5000+ 并发，连接成功率 99.97%，通过线程池隔离和对象池复用将 Full GC 降至 0...