给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目介绍2.实习拷打3.序列建模部分，为什么做的会有效果，仔细问我每一个部分具体做法，分析为什么有效为什么有的线上没效果。4.详细讲解尝试过的生成式架构，讲解他们token化的区别，为什么要做这些结构，出发点，参数量及样本量。5.怎么分析特征重要性，怎么分析特征在离线不一致6.为什么会用qwen0.5B做多模态表征，为什么不用更大的7.讲下tokenizer具体怎么实现的8.onerec为什么要用到beamsearch9.项目里面用的loss不同不会有冲突吗，为什么会用到这些loss。每个loss的做法拷打。10.你觉得生成式推荐是讲故事还是有实践价值

bg普通一本，做过两个和数据分析相关的项目，对数据分析有点基础，但听说数据分析很吃学历，就有点想快速学习软件测试。而软件测试是我没有接触过的，目前学起来时间成本太高。所以各位大佬有没有推荐的？如果走数据分析的话我只想进中小厂就行了。以下是我针对数据分析求职的简历

想问一下双2商科转数据分析难度大吗，看了一下数据开发是不是需要计算机基础强一些？谢谢各位大佬

发点面经攒攒人品～1、请介绍一下你的项目经历?2、产品上线之前，你做了哪些工作?3、实习拷打4、涉及AI知识库相关，你主要做了什么内容?追问:交付物是什么，prompt的内容、结构是如何的5、产品上线之后负责的工作内容?6、showcase是如何挖掘的(举例说明如何筛选到该客户的，重点看什么数据?7、如果重做该项目，两个提升点在哪?用户不愿意使用的AI的原因是什么?8、流失用户的原因分析?流失用户有做召回吗?9、项目AI客服的使用的大模型是哪种，选择的原因是什么?