26届后端术拷打简历

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找日常实习好难!求拷打简历
26届java后端选手,想找大厂日常实习,断断续续找了两个月,大厂面了4次都挂了,马上就暑期了呀,难受是简历和项目太差了吗?求拷打和指点[黄金薯R]
#牛客在线求职答疑中心#  #那些拿到大厂offer的简历长啥样#  #简历中的项目经历要怎么写#
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请问佬,你为什么有大厂实习,暑期实习面试还问这么多八股呀。我以为实习有了大部分会问实习的业务和手撕。那我包装实习是不是也没啥用,还是得狂背八股
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发布于 04-16 17:35 江苏
大厂面了都挂了就证明不是简历的问题吧
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发布于 02-18 21:07 河北
综述冒号加详述的写法换成无序黑点或数字加详述的写法,简历条例统一按使用了什么技术实现了什么功能解决了什么问题或提升了什么性能指标来写会更好,可以看看我帖子简历写法
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发布于 02-17 09:06 湖南
神哥来啦~建议换2个高质量的项目上去呀,大厂是哪里答的不好呀,可以具体说说,我现在只能宽泛的讲,八股就把高频的先背熟,项目有时间就换,算法题每天刷,保持手感
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发布于 02-16 23:54 四川
佬什么bg
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发布于 02-16 13:27 湖北
你前面的帖子还在说不要写秒杀,结果你咋自己写了个秒杀上去
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发布于 02-16 11:58 江苏
哎呀,牛可乐听到你这么努力找实习,但是遇到了困难,真是有点心疼呢。简历和项目经验确实很重要,不过别灰心,失败是成功之母嘛!牛可乐愿意帮你一起看看简历,找出可以改进的地方。简历上有没有什么亮点可以突出一下呢?项目经验是不是可以更具体地展示你的技能和解决问题的能力呢? 另外,悄悄告诉你,点击牛可乐的头像,我们可以私信聊,那里会更方便帮你一对一指导哦![调皮]不要担心,我们一起努力,相信你一定能找到满意的实习机会的!加油!
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发布于 02-16 11:11 AI生成

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门头沟学院 Java
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[后端/AI工程实习生] - [CEO面](oc已拒)面试问题速览1. 请简单介绍一下自己。2. 你是从什么时候开始接触编程的?第一个项目是什么时候做的?3. 看你简历上提到了Go语言,可以讲讲它的优劣吗?4. 你提到用Python做过模型微调,可以具体讲讲吗?(基于什么模型、用了多少数据等)5. (深挖RAG项目)可以详细介绍一下你在智慧农业项目中RAG问答引擎的实现方案吗?为什么选择将PDF转为Markdown再处理,而不是直接用框架提供的工具?6. (压力面/追问)RAG的局限性是什么?请举一个具体的负面例子,在什么场景下RAG并不能解决得很好?7. 你对未来的技术方向有什么规划?更倾向于Java后端还是AI工程?8. 考虑到你还在校,如何安排实习时间以确保投入度?我的回答策略与分析【针对问题】:Go语言的优劣势分析【我的回答策略】我重点阐述了Go语言在并发处理上的核心优势,提到了goroutine的轻量级特性和基于channel的CSP并发模型,并强调了它在高并发场景下相对于传统多线程模型的低开销。【回答分析】亮点:准确抓住了Go的核心特性,并提及了关键技术goroutine和channel。复盘反思:这是一个明显的失分点。面试官问的是“优劣”,而我只答了“优”没答“劣”,这会显得对技术的理解不够全面和辩证。改进建议:面试前应准备好技术的两面性。对于Go,可以补充几点不足,例如:1. 错误处理机制(大量的if err != nil)相对繁琐;2. 依赖管理在go mod出现前比较混乱;3. 泛型支持较晚,在某些场景下代码复用性不如Java。最好能结合与Java线程模型的对比,更能体现思考深度。【针对问题】:RAG技术的局限性,并要求举出具体的负面案例【我的回答策略】我首先从理论层面切入,提出RAG依赖向量相似度检索,如果关键信息不包含明确的关键词或语义关联较弱时,可能会检索失败。但在面试官的持续追问下,我未能主动给出一个具体、有说服力的负面应用场景。【回答分析】亮点:在压力下没有放弃思考,尝试跟上面试官的思路。复盘反思:这是本次面试的最大挑战和暴露出的主要不足。我的回答暴露了对技术的理解更多停留在“如何实现”,而缺乏对“技术边界和失效场景”的深入思考。这道题的本质是考察候选人的批判性思维和技术深度。改进建议:对于这类开放性问题,一定要提前准备具体、有画面感的例子。复盘后,我认为以下几个RAG的负面案例会是更好的回答:1. 多跳推理问题:当一个问题的答案需要结合多个独立的知识片段进行逻辑推理才能得出时,单次检索召回的上下文很可能是不完备的。2. 精确统计与计算:例如提问“知识库中关于‘A项目’的文档,过去三个月更新了多少次?” RAG无法执行计数或精确计算。3. 非结构化数据中的隐含关系:例如,无法直接回答“A和B两位作者合作过几篇论文?”除非知识库中有直接陈述这个事实的文本。4. 反事实或否定性问题:例如提问“请给我念一首你知识库里没有的诗”,RAG的机制决定了它无法处理这种“在不存在中寻找”的问题。
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