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，...

最近前前后后也投递了很多份简历,但是基本上牛客上的公司都是秒拒或者是过了筛选没下文了,所以想让大佬看看这个简历有什么欠缺的地方吗,可以当下就做一些改动的.在 boss 上也是只有一些本地的小公司进面了

遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

自我介绍实习是否遇到过大量连接建立导致服务端压力很高的线上问题，你们是短连接还是 TCP 长连接A 系统 QPS 2k，单机需要承受多少 QPSC 系统 详细说一下稳定性治理的整个过程；主从同步的时间是多少Checkpoint 回溯机制是如何做的如果做核心数据流，如何解决 Checkpoint 回溯导致重复消费的问题；如果用事务提交两个点之间的数据，可能带来什么问题项目使用 Canal 监听 Binlog 实现最终一致性，是如何做的RabbitMQ 一定能保证消息不重复，不漏发，以及一定能消费到吗Canal 重复向 MQ 发送数据，如何解决八股缓存雪崩、击穿、穿透分别是什么MySQL 有哪几种...