Shopee food 虾皮外卖

1️⃣数据准备很多人上来就想着搭 Milvus 或 FAISS ,但根本没搞清楚自己要检索的是什么。RAG 的灵魂在知识库。而知识库的质量，取决于数据处理的精细程度。2️⃣检索召回很多人以为用个 embedding 模型就完事了。但 embedding 模型之间差距极大。在实际项目中，我们踩过很多坑：同样一份知识库，换不同 embedding 模型， RAG 的命中率能差出30%以上。3️⃣Query 理解：很多人以为检索的 query 就是用户的问题本身。但在实际场景里，这一步其实最"坑"。🍊那到底哪一部分最难搞？最难的是让整个系统"协同"起来。这需要你既懂算法，又懂工程。需要同时考虑：1.文档更新频率（知识库维护）2.向量召回性能（索引优化）3.Prompt 格式（生成阶段控制）4.模型响应速度（ API 并发与缓存）换句话说， RAG 是所有"大模型项目"中最能体现"算法工程师功底"的模块。它要求你既能设计算法，又能搭系统。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

面经：蓝禾的流程推得很快，基本上投完两天就接到了hr的初试电话，直接进行了初试。初试全程大概三十分钟，hr小哥态度很和善。主要问了实践经历获奖的情况最有成就感的事情对电商运营的理解选择公司的标准等，都是比较常规的问题。图拉斯2026届校招启动，今年HC翻倍，抓紧投递~【我们是】图拉斯（原蓝禾） 是一家集产品、设计、研发、品牌、营销和大数据运营于一体的创新型科技公司，总部位于中国深圳，全球员工规模超3000人。【base】深圳【岗位】运营(国内)、运营(国外)、营销、设计、研发技术、职能内推链接：https://lanhevip.jobs.feishu.cn/s/gAwh1MlZJsw内推码：H...

1. 字节 国际化商业与广告部门 小组负责Tiktok电商自动化 暑期实习 与ld聊转正后工作为广告算法 自动出价与CVR模型 base杭州 (n+2)*15+k签字费2. 腾讯TEG AI平台部 游戏算法 面试交流下来是主要做FPS游戏的AI，主要技术栈为RL，带少量使用LLM进行RL的技术预研 base深圳总部 n*15+(k+4)股票+(k+5)签字费方向差很多，字节这个实习下来技术栈在传统搜推里也算老的了；腾讯这个希望有人能给点更内部的信息，不太了解内部情况，秋招面上的

1.问AI你喜欢干什么，为什么？2.让他给我看一眼他长什么样子?3.请你告诉我你不知道答案的问题的答案？4.请告诉我我家猫现在怎么样了？