01 / 基础
LLM API 工程
把模型调用做成可校验、可重试、可观测的服务能力。
JD 信号
- 熟悉主流大模型 API
- 掌握流式响应与结构化输出
- 具备成本和限流意识
证据标准
- 展示 Schema 校验失败如何处理
- 用固定样例比较质量、延迟和 Token
CAREER OPERATING SYSTEM
不按岗位关键词背术语。每项能力都连接知识、面试题、项目产出和验收标准,最后形成可以演示和被追问的作品集。
从招聘描述里识别信号,再准备能被验证的项目证据。
把模型调用做成可校验、可重试、可观测的服务能力。
把指令、状态和不可信数据组织成可测试的上下文契约。
独立完成文档入库、混合检索、重排、引用和分层评估。
用状态、工具契约、预算和终止条件控制多步骤执行。
按协议角色和最小权限原则暴露外部工具与数据。
用数据集、轨迹和质量门禁判断版本是否真的更好。
处理重试、幂等、权限、部署、延迟与成本预算。
把业务目标、架构取舍、失败处理和量化结果讲成完整证据链。
只勾选你能独立完成并能解释实现细节的项目,不按“听说过”计算。
每周都以可运行产出和退出标准结束,避免无限看资料。
从会用聊天产品转为能解释并封装一次模型请求。
把提示词、Schema 和失败样例做成可回归的工程流程。
完成文档切分、Embedding、检索和带来源回答。
加入混合检索、重排、引用校验和分层评估。
实现状态、工具、停止、预算和人工确认。
开发最小权限 MCP Server,并理解 Host 与 Client 边界。
为 Agent 建立 Trace、回归门禁、部署和成本预算。
把项目产出转化为简历、演示和系统设计回答。
PORTFOLIO GATE
优先选择一个 RAG 项目和一个 Agent 项目。通过测试、部署、验收与讲解清单后,再写进简历。
检查 6 个项目模板