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🎓学历背景：本硕211，南京航空航天大学👨‍💻意向职位：数仓开发 / 数据开发 / 大数据开发📍求职类型：2027秋招🔑遇到的问题：最近总看到大家说数仓相关岗位比较看学历，但我自己很难搜到太多“学历背景 + 实际岗位去向”的真实分享。想请教一下，像本硕211（NUAA）的背景，投数仓/数据开发这类岗位，实际竞争力大概是什么水平？会不会在筛简历或者定级时比较吃亏？

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

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！

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...