24届被裁

OK呀,又是来到新的一期简历点评,本期简历来自一位211本科的同学简历,接下来从实习经历和项目经历方面进行点评,如果觉得点评对你有帮助的话,欢迎点赞,送花支持~!一.实习经历1.实习排版: 这里上来给人的印象不好的点就是没有写实习岗位,同时实习时间只写了2个月,2个月的实习能干嘛呢? 这写在简历上是万万不好的,会让HR觉得你实习时间太短,能力没有得到提升,同时也没有写实习部门,属实是粗心大意了.2.实习内容: 这个实习经历呀,一眼看上去就是应该去过这家公司待过,但是没干什么事情,所以自己就按照网上的模版抄袭一下,然后随便包装一点内容上去就觉得OK了,但其实这是非常致命的问题,很多同学在包装实习...

团队base北京上海武汉，本次hc在北京上海，hc很多，P5-P9都招，部门氛围好，部门去年业绩很好，Java相关的都可以试试，感兴趣的私戳我。

想入行 AI Agent,需要一套完整技术栈。首先要掌握大模型基础、提示词工程、上下文记忆管理；其次学习工具调用、函数调用、RAG 知识库检索增强；再深入 Agent 工作流规划、多轮推理、任务拆解与反思迭代；同时熟悉 LangChain、LlamaIndex 等主流框架，掌握向量数据库、API 接口开发、流程编排与调试优化。

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.实习拷打2.拷打第一个项目：项目里如何解决图文模态对齐问题？如果图纸在文本中没有描述，模型如何通过视觉特征召回？Milvus中使用了哪种索引算法？针对术语的语义偏移，除了混合检索，有没有试过对Embedding模型进行微调或使用Adapter？3.拷打第二个项目：如果外部测评工具返回的原始数据格式与LLM预期不符，如何实现自动化映射？当向量库检索出的长期画像与当前会话状态有冲突时，你的系统如何应对？如何防止模型回复过度依赖检索内容而变得生硬，影响共情？4.相比于CoT，ReAct在模型与外部环境交互时解决了什么问题？5.讲一下大模型进行Function Call的具体流程？如何将语义转化为结构化参数的？6.在开发中，你怎么判断任务该用Workflow还是自主决策的Agent？7.讲一下Agent的长短期记忆，在长对话中如何实现上下文的动态压缩和遗忘？8.在Agent系统中，RAG检索到的外部知识是如何喂给模型并防止干扰的？9.什么是Rerank？在检索链路中它对Agent的决策准确性有什么影响？10.当单Agent面对长任务时，引入Multi Agent的优势是什么？11.Multi Agent中，Router节点是如何决定任务该分发给哪个子Agent的？12.什么是Human-in-the-loop？在Agent系统中如何设计人工审批断点？13.如何量化评估一个Agent系统的好坏？14.除了生成质量，还应该关注哪些维度的指标？15.对于Agent多步推理带来的延迟问题，有哪些优化方法？16.随着大模型上下文窗口的扩大，你认为RAG会被完全取代吗？