大家好，我们在推进 Apache RocketMQ 在 AI 时代的新方向：让消息/事件流更好地服务 AI Agent 的事件驱动架构、实时 AI Context、以及 Data+AI 的链路编排与分析。RocketMQ 仓库在这里：https://github.com/apache/rocketmq我们想发起一轮社区共建与技术讨论，近期会围绕这些主题持续输出设计与 PR：AI MQ 方向：面向 Agent 的事件驱动模式、上下文/记忆的实时注入、可观测与追踪事件流与实时分析：RocketMQ/Kafka/SQL 流计算等场景的互操作与生态对接思路稳定性与 SRE 自动化：故障演练、容量治理、...

面对春招有些迷茫，求佬们指点，不胜感激1月末至今在一家20人左右的小厂（boss上人数是500＋，可能是上级公司的人数）实习，岗位是数据建模，实际上前两周做了两个基础的xgboost建模小项目，数据字段没有具体含义，目前处于领导要求的学习阶段，在学习风控相关的内容，据说有个大的风控项目，但是项目的时间点和需求并未告知。未接触到任何业务和技术文档等。0科研0竞赛，找实习时的简历如图。求问是否需要再找一段实习，第二段实习会不会太晚导致耽误春招？如果需要是否应该现在离职？另外不清楚该从事什么方向，这段实习是偏算法的，但是数据科学的算法岗譬如机器学习、深度学习、自然语言处理等绝大多数都招硕士，而其他方向本人没有垂直的实习经历，有点迷茫。想进大厂🥹

职场从来都不存在什么公平，雇主通常都是优势方而雇员是弱势方（行业大神除外），再加上我们国家人口众多，所以很正常的，公司作为雇主在面试应聘者的时候都是趾高气昂、高高在上（面试过n家公司的在一旁泣血控诉）。人有三六九等，公司也有三六九等，而面试官也有，有不少渣渣公司在面试求职者的时候，往往瞅准了求职者急于找到工作的心理，用各种手段把求职者耍的团团转，最后求职者还得对他们说一句：谢谢！下面是几种求职者经常会遇到的坑:第一种：打着招人的幌子实际上是为了解决公司项目上遇到的技术难题在我们求职过程中，有的公司动机不纯，通过各种理由欺瞒，将求职者在面试时的经验成果据为己有。最常见的就是以笔试为名将项目里遇到...

做过很多的项目，也有一段实习，但是投递就几乎没啥反应，是简历问题吗？大家帮忙看看吧想做AI产品