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RBingo
2021-10-15 09:22
吉林农业大学 数据分析师
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2021-10-15
在牛客打卡16天,今天也很努力鸭!
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03-20 09:47
宁波大学 产品经理
手把手教你用 STAR 法则,把普通经历写成简历亮点
简历时,你是不是也陷入过这样的困境:明明做过不少事、有过亮眼的经历,落在纸上却干巴巴的,要么流水账式罗列,要么无从下笔,根本体现不出自身价值?当 HR 在筛选简历时,最反感的就是 “无效经历描述”—— 没有逻辑、没有重点、没有成果,即便你能力达标,也很难在众多简历中被看见。而解决这个问题的万能工具,就是 STAR 法则。它不是复杂的理论,而是一套能快速梳理经历、让内容更有说服力的结构化方法,帮你把 “做过什么” 转化为 “能创造什么价值”,让简历自带竞争力。今天我就手把手教你,如何用 STAR 法则改写简历经历。Part.1 我们先搞懂:STAR 法则到底是什么?STAR 是四个英文单词的缩写...
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03-19 09:58
河海大学 Java
27届找实习一个约面都没有
是简历有问题吗
最喜欢春天的奇亚籽很...:
同学,是小红书不是小哄书,一眼就能看到的错误
投了多少份简历才上岸
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03-06 12:35
已编辑
三峡大学科技学院 Java
学院本求拷打
考研下岸了,大四上没去校招,现在没实习经验,简历投进去但是过不了筛😣,各位🐮友有什么高见吗
那我受着呗:
编一段实习
实习,投递多份简历没人回...
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03-24 09:11
吉林农业大学 算法工程师
小米 AI Agent开发 二面
1. 你怎么理解 Agent,和普通大模型问答最大的区别是什么?答:普通大模型问答更像是“你问我答”,核心是根据上下文生成一段自然语言。Agent 不一样,它更像一个会做事的系统,除了生成文字,还要能理解任务、拆解步骤、调用工具、读外部信息、根据执行结果继续往下走。所以 Agent 的重点不是“模型会不会说”,而是“模型能不能在复杂任务里做对决策”。比如普通问答模型适合解释概念,Agent 更适合处理像“帮我查一下某个信息,再结合文档输出结论,最后按固定格式返回”这种任务。如果放到手机或系统场景里,Agent 往往还要接系统能力、应用能力和设备能力,这就不再只是聊天了。2. 你如果做一个手机端...
AI-Agent面试实战...
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