工商银行科技菁英

卑微的算法打工人，现在手里剩下两个 Offer 实在不知道怎么选了。下面是 offer 情况，求各位路过的大佬给点建议 1. 乐动机器人 🤖️（主攻割草机方向） 💰 待遇：n*12 + 绩效/项目奖金（年终1-4个月），五险基数按5000，一金按底薪为基数80%（比例5%） 业务：割草机器人 ✅ 优势：1. 业务方向好，做割草机器人、家用机器人等业务，发展前景好，后续跳槽面广；2. 薪资略高，社保基数小，每月到手薪资高 💣 劣势：1. 风评差，听说强度很大；2. 人员流动性大，怕进去待不久；3. 机器人赛道竞争大 2. 晶泰科技 🧬（AI for Science独角兽） 💰 待遇：(...

万能的牛友们，帮我看看简历吧，有需要修改的吗😭实习公司是：500-1000人 规模低代码需要再包装下，换换背景

本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo；这次面的是AI岗一面前我以为：背完八股 + 把项目讲清楚，应该能稳过。0-5 min：自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的，痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min：项目深挖（开始崩）- Q1：你的法律文档总共多少？切了多少个 chunk？- 我：约 500 份 PDF，5 万个 chunk- Q2：500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk？平均每份 100 个 chunk，你切片粒度是多少？- 我：512 token- Q3：法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义，你的切片会不会把它切散？- 我：（沉默 5 秒）……应该会- Q4：那你怎么解决？- 我：我可以加一个 metadata……（开始编）❌ 第一次崩：切片粒度没考虑业务语义。20-35 min：评测体系（继续崩）- Q：你怎么知道你的 RAG 有效？- 我：我用 Recall@5……- Q：评测集多少条？怎么构造的？- 我：100 条，我手工标注的- Q：100 条够吗？分布怎么样？- 我：分布……我没分- Q：那你的 Recall@5 是 0.81，你怎么知道这个数字是好是坏？baseline 是什么？- 我：（沉默 10 秒）❌ 第二次崩：没有 baseline，没分布分析，纯靠"看起来还行"。35-55 min：Agent 部分（彻底崩）- Q：你的 Agent demo 用了几个工具？- 我：3 个，搜索、计算器、文档查询- Q：当用户问一个问题，你的 Agent 怎么决定调哪个工具？- 我：用 ReAct，让模型自己决定- Q：模型决策错了怎么办？- 我：我加了个 reflection……- Q：reflection 失败 3 次后怎么处理？- 我：（沉默 15 秒）……我没想过❌ 第三次崩：异常路径完全没设计。55-65 min：业务理解 + 反问- Q：你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么？- 我：算力？数据？- Q：你看过哪些字节最近发的 AI 产品？- 我：豆包、扣子……- Q：扣子是 Agent 平台还是工作流平台？- 我：（再次沉默）❌ 第四次崩：对面试公司业务一无所知。

网上流传的 Agent 学习路线，大多数都错了——不是内容错，是顺序错。 几乎所有路线都从"学框架"开始：LangChain → LangGraph → AutoGen → 整个 demo。结果学了一堆 API，搭出来的东西一遇到真实场景就崩。你根本不知道它为什么崩，也不知道怎么让它不崩。 正确的顺序应该反过来：先搞懂 Agent 在工程上会坏在哪里，再去学怎么用框架把这些坑填上。 第一阶段：底层机制（3-5 天，绝不要跳） 1. Function Calling / Tool Use 怎么工作 LLM 不是真的在"调用"工具，它只是根据你给的 sche...