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，...

这种简历可以吗想进个小公司就可以了，只想有个稳定的工作有点结巴

双非一本，八股刚开始，这个简历能找到实习吗。。。

自我介绍，以及 AI 的使用经历 -> 用 AI 做了什么？ -> 介绍一次在开发设计中使用 AI 完成工作的经历；HTTP 与 HTTPS 的区别？ -> HTTPS 如何保证安全连接？ -> HTTPS 握手机制？; GC 机制是怎么样的？ -> 我提到了一些垃圾回收器 -> 这些垃圾回收器的特点是什么？在什么场景下选择？ -> 如果有个业务即关注用户体验又关注系统吞吐量，用什么垃圾回收器比较合适呢？如果用 G1 的话，为什么选择它？G1 是如何进行分区和优先回收优化的？如何设计一个 RAG 系统，从切分、版本号、去重、权限控制等角度回答；说一次你...