看到社区好多同学表示投递出去的简历没反馈，今天来盘点一下你辛苦撰写的一份简历，从投递到入职，大约会有几波人看过你的简历。简历初筛 - HR只要是初具规模的公司，无论是独角兽还是大厂，第一个见到你的简历的人一定是HR，在这个阶段筛人的标准其实是非常残酷的，大部分都是卡学历、卡学校、卡实习不要觉得自己虽然是学院本，但可以依靠一身的高强武艺，能手撸spring源码，能倒着写红黑树，开源项目1k star，靠这些能弥补学历、经历上的不足，对不起HR小姐姐根本看不懂。拿到简历后一看，xx学院，啧....看看有没有实习经历，没有.......叽里咕噜啥玩意写一堆，下去沉淀......所以说这一轮需要注意的...

发一下面经供大家参考，有面过同岗位的欢迎评论区交流1. 请简述推荐系统的主要模块（如召回、粗排、精排、重排）及其各自的目标。2. YouTube DNN、DIN、DeepFM这些模型你了解吗？请选一个简述其核心思想，并说明它解决了什么问题。3. 如果快手“发现页”的推荐结果，用户点击率很高但观看时长很短，你认为可能是什么原因？你会从哪些方向去优化模型？（追问：在优化过程中，如何设计实验（比如A/B测试）来验证你的优化策略是有效的？）4. 如何理解“探索与利用”（Exploration & Exploitation）困境？在推荐系统中有什么常见的解决思路？5. 在构建推荐模型的特征工程中，对于“用户兴趣”这种动态变化的信息，你会如何设计和处理特征？6. 推荐场景中经常遇到数据稀疏和冷启动问题。针对一个新发布的短视频或一个新注册的用户，你有什么策略？7. 除了优化线上指标，你认为离线评估推荐模型好坏，应该关注哪些评估指标？为什么？8. 请描述一个你课程或项目中与推荐相关的实践，并说明你的技术选型和思考过程。9. 你平时会使用快手吗？从推荐算法的角度，你观察到哪些有趣的现象或有待改进的点？

还有26届校招看机会的同学吗，部门扩招，急招人，3个hc简历直接给老板看，合适的话一周内约面负责交易链路相关业务，部门业务扩张期，校招进来跟着业务走，成长空间不错。要求：本科以上，有Java开发相关实习经历。简历直接发邮箱：miaokai13@jd.com

目前编程助手cursor，claude，codex，github copilot，Qcoder，antigtavity，gpt，Gemini，Trae，qwen-coder等，大家推荐哪个，他们分别都有什么优缺点