2025-07-03 12:15 广州应用科技学院 golang 发布于广东

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没有转正就是能力不行，要人无语了。

投了很多简历第一次遇到。
前司年后缩编无编制，上来就是我能力不行😅
#面试中的破防瞬间# #面试无语#

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有担当的灰太狼又在摸鱼

哈尔滨剑桥学院 golang

你问他今年招聘公司？怎么还没招到人？这都是借口，只能说明你们公司实力还是不够强

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发布于 2025-07-03 18:08 广东

receive1772

门头沟学院前端工程师

你不攻击它我就要攻击你了

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发布于 2025-07-03 12:27 浙江

码农索隆

传音控股_软件工程部_系统软件开发工程师

我之前实习转正-离职，春招面了一家公司，疯狂问我为啥离职，我说想上更大的厂发展，他说你要脚踏实地，

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发布于 2025-07-04 11:21 重庆

程序员小白条

门头沟学院 Java

6,遇到这种我直接举报，限制招聘

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发布于 2025-07-03 22:26 浙江

空白格_1

门头沟学院 Java

你不攻击它我就要攻击你了

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发布于 2025-07-04 09:44 北京

一个什么都不会的学生

门头沟学院 Python

把他公司挂出来让大伙看看什么低能公司还招不到人

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发布于 2025-08-01 10:50 山西

陌尘_Mochen

门头沟学院 Python

耐笔王

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发布于 2025-07-10 15:33 广东

02-03 11:16

门头沟学院大数据开发工程师

走出传统数仓范式：AI 加持下的 RAG + Workflow & Agent 如何真正落地？

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...

AI时代，哪些岗位最容易...

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02-05 13:16

南京邮电大学 Java

为什么说Java+langchain4j/spring AI依旧是传统后端

一句话结论Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端，只是多了最基础的LLM调用能力Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”，而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。差异不在语言，而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。一、从「系统主导权」看本质区别（这是最重要的一点）1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位系统主导权在：业务系统 / 后端架构LLM 在这里是：一个能力插件一个“增强模块”一个被调用的外部服务典型结构是： Controller ↓...

等闲_：其实agent开发和语言没关系，只要能稳定落地可观测，有业务价值的agent就是好agent，而各种语言的agentkit是企业基建必要的，是一些maas平台的agent模块的重要组成，需要提供零代码的能力让M端的同***营agent，所以不要过于纠结这些，真正要看的是模型工程化这整条链路，能做什么，怎么做更方便