写简历或准备助理工程师评定时，千万别干巴巴地罗列技术栈。与其写“熟悉Kafka和Doris”，不如具体化业务场景。比如，重点描述你是如何将1万5千个电池测试通道的海量时序数据，平滑同步到集中式Doris数仓的；或者在开发TRP测试流程管理系统时，是怎么攻克电池老化评估模块的架构瓶颈的。用具体的业务规模和真实的数据指标来背书，把踩坑经验转化为硬核的工程产出，这样写出来的项目总结绝对有杀伤力！

求大佬们拷打简历，投了好多简历了，基本上都没面

要招就招，每次一脚踢开，挂完一两小时后 发面试邀请，我又乖乖接受 还有机会吗

1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...