备战AI技术研发岗（算法/大模型/多模态）面试，刷题不能盲目！以下题单覆盖面试90%高频考点，不用贪多，刷透这些就够了！一、算法基础必刷题（重中之重，刷50-60题）核心目标：应对面试手撕代码，基础不丢分，这是入门门槛，不能偷懒！刷题范围：LeetCode 中等难度为主，重点刷数组、链表、栈队列、二叉树、动态规划、贪心，不用刷难题怪题，聚焦高频题。必刷重点：两数之和、二叉树的遍历（前中后序，递归+迭代）、最长回文子串、最长递增子序列、LRU缓存机制、TopK问题、二分查找（各种变体）。刷题数量：每天1-2题，总共刷50-60题，刷完复盘总结，确保同类题能举一反三，避免刷了就忘。二、机器学习必刷...

考研下岸了，大四上没去校招，现在没实习经验，简历投进去但是过不了筛😣，各位🐮友有什么高见吗

简历如下 大家觉得有机会冲一下暑期offer吗，目前还没有面试经验，项目做的很水，还没开始背八股😅

我自己做了一个 AI 后端项目 Mini-Doubao 。这个项目不只是“调用大模型接口聊天”，而是围绕真实工程问题做了完整实现，包括：SSE 流式对话RAG 知识库检索Agent 工具调用闭环多轮会话上下文管理线程池隔离与异步收尾邮箱验证码注册/登录/找回密码项目背景基于火山引擎（豆包模型）API 构建。目标是做一个“可对话 + 可检索 + 可扩展工具能力”的系统，并解决 AI 场景中常见的工程问题：长连接、异步任务、上下文成本控制、服务稳定性等。核心能力1）RAG 异步摄入链路文档上传后通过 RocketMQ 异步处理完成“解析 -> 切片 -> Embedding ->...