暑期实习面试时间线记录

感觉投简历投的太早了,项目和八股都没有准备好,简历是开学来到学校一周匆忙写好的,项目也是速成的,被面试官问答不上来真的很尴尬感觉会浪费很多面试机会,应该迟点开投的#暑期# #实习#
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3.5字节一面,挂
3.7藤子一面,挂,感觉kpi
3.11携程一面
3.12网易一面
3.14快手日常一面,藤子一面(捞起来了)
3.18蚂蚁一面#牛客AI配图神器#
全部评论
感觉过一面都够呛,找不到实习就可以和互联网说拜拜了,秋招就只能看国企了
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发布于 2025-03-10 17:12 湖北
已老实
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发布于 2025-03-11 09:43 安徽
有啥办法,最好的就是立马投啊,晚了你准备好了没hc了难度变大了照样过不了
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发布于 2025-03-10 21:59 北京
投的晚了也没hc了呀,而且万事也不可能都等到完全准备好才开始的
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发布于 2025-03-10 19:17 江西
老哥这么快就被蚂蚁约面已经很强了
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发布于 2025-03-10 18:23 上海

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01-05 00:00
已编辑
中山大学 算法工程师
1、有场景、有动机(为什么做)2、有方法、有架构(怎么做)3、有数据、有优化(做出了什么效果)这三点构成了一个高质量 RAG 项目的核心逻辑。下面我用一个对比+案例的形式讲给你听。一、项目背景:让人一眼看出你在解决一个具体问题✅一句话总结:好的项目描述一定要把动机讲清楚。工业级 RAG 项目几乎都有三种典型动机:1.业务痛点2.为什么 RAG 能解决3.大模型知识时效性差二、系统架构:写出系统性思维的人最稀缺🌟优秀写法(架构分层法):系统分为两阶段(数据准备+应用推理),三大模块(知识构建、检索召回、生成优化),并通过13项优化策略实现持续迭代。阶段一:数据准备1.数据清洗:多源异构文档( PDF 、 OCR 图片、视频字幕)统一结构化,过滤噪声。2.文本切块策略:采用动态窗口+语义聚类切分,保证上下文完整性,避免语义断裂。3.Embedding 向量化:使用中文优化模型 BGE - large ,构建 Milvus 向量索引( HNSW 结构),支持百万级检索。阶段二:应用层1.多路召回机制:结合语义检索与倒排检索,通过 RRF 融合排序策略提升相关性;2. Prompt 工程优化:设计结构化 Prompt 模板,限制模型回答边界,缓解幻觉;3.缓存与响应优化:引入 Redis 缓存层与分层索引机制,将平均响应时间从1.2s降低至0.6s。三、个人贡献:写出你在推动系统演进这句话有三个关键点:1.主导:你是参与者还是决策者?2.改进方案:有没有提出优化3.结果数据:用量化指标说话。📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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