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1.人寿寿险研发，base北京，地点稻香湖比较偏，第一年20w 4年税前40w（可能受业绩影响？），工作强度965，大概率有户口
2.百度idg交通云，base北京，24×16差不多38，工作强度1095或10105（不确定，好像比较卷），户口不确定，也许能走单列

家境一般又不想太卷，所以比较纠结，选一图个稳定和不累，但是钱少留京难度挺大的，而且后面很难再跳了。idg可能后续发展好点，自动驾驶赛道还行，不过加班有点多，开的也不算高。
求兄弟们给点建议，另外有没有大佬了解idg或者交通云部门，不知道氛围稳定性如何 #校招# #秋招# #面经# #内推# #提前批#

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门头沟学院 C++

感觉百度更适合你，或者人寿后边申请去二线城市定居

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发布于 2022-11-04 02:57 上海

03-23 09:04

吉林农业大学算法工程师

携程 AI Agent开发二面

1. 你做的 Agent 项目，完整链路讲一下完整链路一般是用户问题进入后，先做意图识别和 query 改写，再根据意图判断走纯 RAG、RAG + Tool，还是多 Agent workflow。检索阶段会做混合召回，再用 rerank 精排，拼接上下文后交给大模型生成。如果涉及订单、机票、酒店这类实时数据，会通过 function calling 调后端接口。最后返回答案时，会附上引用、置信度或者兜底话术。二面一般会继续追问每一层为什么这么设计，以及哪一层最容易出问题。 def agent_pipeline(query, user_profile): intent = detect_int...

AI-Agent面试实战...

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03-21 14:59

吉林农业大学算法工程师

影石 AI Agent 开发一面

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...

AI-Agent面试实战...

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03-02 10:46

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03-06 20:09

贵州大学 Java

27届末211Java后端简历求拷打

现在才学到苍穹外卖，会不会太晚了TvT，在想能不能找小厂刷刷实习经历，这简历可以试着投吗？有人能指点一下吗，谢谢大佬

King987：你这个学历找个中大厂刷实习经历都是可以的，但是项目要有亮点才行，这个什么外卖就不要做了，去找找最新的项目，至少涉及高并发或者是新型的AI技术mcp rag啥的，我在出简历点评，但是你这个没什么好点评的，内容太少，而且含金量太低。自己改一改吧，或者看一下我的项目地址中，那里有大厂最近做过的实习项目

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