简单做一下自我介绍，介绍个人学习、项目、实习经历。你对软件测试的理解是什么？测试分为哪些类型？什么是黑盒、白盒、灰盒测试？分别在什么场景使用？常用的测试用例设计方法有哪些？你做过的AI 相关测试 / 模型评测具体是怎么做的？介绍一下你做的RAG 智能志愿填报系统，测试部分是怎么开展的？你是如何做自动化测试的？用到哪些工具和框架？自动化测试的适用场景和不适用场景分别是什么？描述一下Bug 的生命周期，提交 Bug 需要包含哪些信息？对Redis、MySQL、MQ这些中间件了解多少？Redis 和 MySQL 数据不一致怎么处理？事务对测试有什么影响？为什么想做测试开发？未来职业规划是什么？你认为...

为啥约不到面试啊😭😭😭是我的简历问题，还是打招呼有问题大佬们，能帮忙看看简历吗？

让我填高考排名分数就算了，还问我大学努不努力，有无acm 队我要真打acm 还有必要找这种中厂水面试经验吗不管了瞎填吧，那就面试会会你，看看面试官有多抽象

先给大家一个核心结论：2026年的AI行业，已经从“造模型”的上半场，进入了“用模型”的下半场。企业缺的不再是能训练大模型的算法科学家，缺的是能把AI落地到业务里、解决实际问题的人。入门AI，选对方向，比盲目努力重要100倍。下面我把当前主流的AI方向，分成技术线和非技术线两大类，逐一拆解。一、技术线方向：适合有开发基础、想深耕技术的人群1. 大模型研发/算法工程师核心门槛：极高。985/211硕士以上学历是标配，要求扎实的线性代数、概率论、统计学功底，精通Transformer架构、分布式训练框架（DeepSpeed/Megatron-LM），有预训练、SFT、RLHF的实战经验，顶会论文是...