offer决赛圈

各位牛友，大家好啊！👋我是牛客的PM者者~今天发这个帖，不是来打广告的，而是想来“求助”的🙁 为什么我们要做AI模拟面试？混迹牛客这么久，我看到太多牛友吐槽：“面试感觉聊得挺好，反手就是一个挂，完全不知道挂在哪”、“想找人模拟面试，但找不到靠谱的大佬”我们做这个产品的初衷，就是想做一个“能随时陪你练，还能告诉你哪里答得不好”的AI🤖 但说实话，现在的它还不够“聪明”在使用时，我发现它有时候说话还是像个机器人，追问不够犀利，甚至接不住大家的梗我们需要真实的求职场景，需要鲜活的真实用户来“刁难”它所以，这里我们想招募50位共创的种子用户，参与产品开发，群策群力~填写报名链接→https://...

美团：（n+1.5）*15.5   base成都  ssp，公积金8%，业务是闪购tob快手 ：n*16+2k*12   base北京   大白菜，公积金12%，业务貌似是toc，类似给用户发放奖励，应该是主站工作强度按网上看，快手应该要大于美团，其余信息有没有友友可以共享一下~~~

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...

开发岗，给了36K*15+一些签字费，比上手其他offer高很多，签了！