研发得物笔试

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...

打招呼了两百个，收到回复5个都是拒绝的，省下基本上未读。

🎓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？