这段时间看了一些简历，有一个比较明显的感受：👉 不是大家不会写简历，而是很多人没有站在“筛选方”的角度去想问题你写的是“你做了什么”，但面试官在判断的是：👉 “我为什么要承担面你的成本”这个视角一变，其实很多问题就会变得很清晰。下面说几种我通常不会继续往下看的情况。第一种：信息很多，但“决策成本很高”的这类简历的特点是：技术栈很多项目也不少甚至看起来不差但问题在于：👉 我需要花比较长时间，才能判断你到底强在哪而现实是：面试官每天要看很多简历，👉 “无法快速下判断” = 风险高 = 放弃这里有个很多人没意识到的点：不同阶段的筛选，其实容忍度是不一样的。有些情况下，可以接受信息稍微“模糊一...

本人9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...