AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

BOSS沟通了好多都是已读不回，求大佬拷打拷打

hr先为昨天的delay道歉了，态度很温柔也很专业。主要问一些压力的克服实习内容与成长，困难怎么克服到岗时间与实习时长为什么不考研先打了个mentor和leader比较忙的预防针反问：工作节奏，offer时间

 一、技能栏：精准不堆砌按岗位选关键词，别大杂烩 通用办公：提示词工程、AI办公自动化、文心一言/DeepSeek/Notion AI 运营市场：AI文案生成、AI素材策划、社媒内容优化 产品/数据：RAG、AI数据分析、A/B测试、智能流程搭建 技术岗：PyTorch/TensorFlow、大模型微调、向量数据库、Agent开发二、工作经历：STAR+量化，一眼加分错误写法使用AI工具提升工作效率正确写法（直接套用）1. 用提示词工程搭建内容生产工作流，单篇文案耗时从2h缩至15min，效率提升80%2. 借助AI完成数据清洗与报表自动化，每周节省4h人力，准确率提升95%3. 基于RAG搭...