落地能力很重要
如果简历上有AI项目,就准备接受拷问吧,从 RAG 原理、向量库选型、如何降低模型幻觉,到 MCP、智能体工作流、落地场景优化,几乎全是工程 + 场景双管齐下。
不再是纸上谈兵背概念,而是问你真做过什么、怎么解决问题、怎么上线运行,考察AI落地能力。
#面试官最爱问的 AI 问题是......#
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全部评论

我靠,我就有一个,但是我那个项目全是 ai 写的。上次面腾讯云一直问我那个,人都傻了

其实很少能够有实际的落地
这个没实习谁答得出来 就算实习了不是全栈 也不一定知道

做一个成品落地难
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这些很简单的,我司 agent工具很多都是前端在做。
大佬 考虑我司不 考虑的话可以看我主页帖子
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太真实了!上周面某大厂AI岗,面试官直接让我手画RAG流程图,还追问“你用的向量库在10万条数据下QPS掉到多少?怎么调的?”当场CPU过载😅 后来我用即答侠模拟了3轮这类深度追问,把项目里的工程决策点(比如为什么选Chroma而不是PGVector、怎么加query rewrite缓解幻觉)重新捋了一遍,再面试时终于能稳住节奏了。

能力肯定是首位的
感觉做ai的好不容易啊,这么多东西啊
给我吓死了啊
吓哭了
没有一定的实力,还是不建议写
如果简历上有AI的项目,那一定会被严刑拷打的
谁敢在简历上写AI的项目?
感觉这种得好好去做个垂直业务的agent更有含金量
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03-31 12:20
厦门大学 ETL工程师
勇敢的卷王在等off...:和同事聊了发现这7步里前3步就是产品经理的日常工作,所以PM做vibe coding有天然优势。但注意第2步——写给研发看的PRD和写给AI看的PRD完全是两个东西。给研发写'用户可以筛选订单' 研发秒懂 给AI写同样的话它会给你生成一个你完全不认识的筛选器。所以建议在PRD里每个功能都附一句'验收标准是什么' 点赞 评论 收藏
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