哪些公司开春招了？速来抄作业！

1.背景23年毕业进了国企，做的上位机软件开发工程师，老是出差不喜欢，加上异地，就辞职了。后来小红书上看到栗栗的分享很详细，于是联系栗栗，每个流程都非常详细，有不懂的，栗栗都耐心解释，最终完成入职流程，好的hr也是必不可少的一个环节。2.机考栗栗会提供几个题库，找到适合自己的，然后就开始刷题，需要有数据结构的基础，以及适合自己的语言，我用的C++，刷了大概一百道题。机考的3个题目：空间占用的计算、计算数列位N的值、勇攀数字高峰3.综测栗栗会提供一些她收集的攻略，很详细，只要不前后矛盾，都没啥问题。4.HR面为啥面试和机考间隔了一个月多这么久，是因为技术面要手撕，我去刷力扣去了哈哈。准备差不多了...

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

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。

一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...