27届日常实习大模型开发简历求拷打

鼠鼠只有一家小厂实习，这几天投了boss好多天简历有投后端的有投大模型的，后端全是已读不回连简历都发不出去，大模型有三家都是有机会去面试的，虽然我不太会python，项目唯一有ai相关的就是springai+rag搭建的智能客服agent…很迷茫要不要转啊啊啊想转但是听说大模型要研究生起步….

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

1. 简历深挖围绕实习项目展开，问得很细，建议把自己做的每个模块的逻辑、贡献、思考都理清楚。2. 理论基础1.KL散度和交叉熵的关系？2.介绍LoRA，和全参SFT怎么选？小模型SFT vs 大模型LoRA效果可能如何？SFT数据集怎么构建？3.介绍AUC，它表达的是什么？4.Recall重要的场景下，如果recall很高但precision很低怎么办？5.Precision和Recall分别是什么？不同场景下如何权衡？哪个更重要？3. 手撕代码实现 shuffle 函数（注意洗牌算法的公平性和复杂度）

读研期间的第一次面试，体验很差，不知道是不是遇到kpi面了，面试官似乎并不感兴趣，问的也不是很深，基本都答上来了也很顺利，但还是第二天就挂了 ps：年底深圳的实习怎么这么难找？难受，有没有深圳的yy们交流一下 一小时10分钟 全程拷打项目中的八股  1、caffeine缓存时主要存储了什么数据 2、如何能实现按分钟和按小时同时限流，key和value分别是什么 3、spring aop如何实现的 4、用caffeine缓存有什么缺点 5、说一下rag流程 6、如何让大模型的响应时间变小的（stream响应），第一个token时间变小，总体时间如何？ 7、redis要保持数据的一致性有什么解决方...