说实话，在牛客看了无数简历教程，都在教“STAR法则”、“量化成果”。做了这么久招聘，我想说，这些都对，但作为在帆软、掌趣和京东都筛过简历、也亲手发过很多Offer的前HR招聘实习生，我想说点更“底层”的东西——HR到底怎么筛简历？你的简历如何在系统里“活”过第一秒？今天不聊虚的，就分享三个我作为“简历筛选者”时，最希望候选人懂的、能立刻上手的硬核技巧。小技巧一：别用“负责”，用“接管”——动词下沉（到能落地），责任上浮这是我在帆软做校招时最深的感触。看到“负责公众号运营”、“负责策划举办活动”这种描述，我内心是毫无波澜的。这个词太安全也太模糊了，而且，作为实习生，很难全面负责一个模块和一件事...

组内的一起实习的一个同事，日常的沟通中，总是叫我亲亲，亲爱的，隔三差五也喊我一起吃饭，定奶茶，日常相处感觉还挺友好的，感觉对我和对别人不一样，是不是对我有意思呀？要不要趁今天520，表个白？或者怎么试探一下呢？牛友们帮忙支个招，不至于我会错意了，连朋友都没得做

太丢脸了 但是实在太焦虑了，请问一下26届的友友们，大家都找到工作了吗

1. 自我介绍2. 智能合同审阅平台里为什么要同时使用向量检索和全文检索？单一检索方式为什么不够？答案：在合同审阅场景里，用户的问题或者待审条款通常不是简单关键词匹配，而是存在大量语义相近但表达不同的内容，比如“提前解除合同”“单方终止协议”“无责解约”语义接近，但关键词并不完全一致。如果只用全文检索，比如 Elasticsearch 的 BM25，优点是关键词匹配精确、可解释性强，对合同编号、金额、日期、公司名称、条款标题这类结构化或半结构化字段效果很好。但它对同义表达、语义改写、隐含风险点的召回能力较弱。如果只用向量检索，优点是语义召回能力强，但是容易召回一些语义相似但法律含义不完全一致的...