不卡学历的互联网大厂，冲了！

这几年就业环境越来越卷，导致很多 HR 在筛选简历时，会将学历作为一道硬性门槛。甚至有一些同学，因为第一学历不是 985，而被 HR 拒之门外。

难道背景普通的同学就没有办法进入大厂吗？

当然不是！

很多大厂其实更看重你的技术实力、项目经验以及沟通能力。

鸭鸭今天就给大家整理了几所不卡学历的大厂，希望能为不同学历背景的同学提供一些参考。

这些大厂，对学历的包容性超强

• 字节跳动：字节的名校情结相对较弱。每年都能刷到不少双非同学进入字节的帖子。字节的 HR 更关注你的笔试成绩和项目深度。特别是非技术岗，如内容审核、本地运营等，二本/三本同学的机会非常多哦！
• 美团：美团是非常业务导向的公司，对学历的包容性很大。如果你是双非背景，但有 1- 2 段亮眼的实习，简历过关的概率会大大增加。运营、开发岗，都有机会。
• 快手：快手比较看重实际能力，卡学历的情况比较少。双非的同学如果有一个好的实习或者项目经历，就有机会获得面试。至于直播/电商相关的岗位，行业资源和工作经验远比文凭重要。
• ∙拼多多：可以说是学历容忍度最高的大厂之一。但工作强度也是非常大的。如果你的目标是进入大厂，那么只要你技术过硬，有大厂实习经历加成，就有机会。
• ∙腾讯、小米、B站等：像腾讯、小米、B站这几家大厂，虽然核心算法岗竞争激烈，但也有很多岗位对学历要求没那么严苛，比如内容运营、公关等等，值得大家多去尝试。

另外对于学历背景普通的同学，想成功拿下大厂 offer，往往需要：

1. 提前规划：在大一、大二就明确方向，制定学习计划。
2. 项目实战：简历上不能只有课程设计，要有能解决实际问题的、有复杂度的个人项目。
3. 实习镀金：大二、大三时抓住实习机会，积累多段高质量实习经历，给你的简历增彩。

不要把精力浪费在“学历自卑”上，聚焦于你能改变的事情。只要技术够硬，经验够扎实，好 offer 会向你招手！

祝大家都能拿到心仪的大厂Offer！

今天给大家分享一篇 字节跳动后端实习生（豆包）面经。

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Rag是什么？

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和生成式模型的技术方案。其主要流程包括两个核心环节：

1. 检索（Retrieval）： 基于用户的输入，从外部知识库中检索与查询相关的文本片段，通常使用向量化表示和向量数据库进行语义匹配。
2. 生成（Generation）： 将用户查询与检索到的内容作为上下文输入给生成模型（如 GPT等），由模型输出最终回答。

即我们在本地检索到相关的内容，把它增强到提示词里，然后再去做结果生成。

简单来说就是利用外部知识动态补充模型生成能力，既能保证回答的准确性，又能在知识库更新时及时反映最新信息（还有一点就是部分业务是内部文档，网上没有，因此可以本地提供知识库来增强 AI 的知识）。

你使用的是哪个向量数据库？

常见的向量数据库有 Milvus、Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma、Faiss、Annoy 等。

在选型时需综合考虑 功能特性、性能表现、成本预算、扩展性、团队技术栈 等因素。例如 Chroma 轻量级，适合小规模数据场景快速验证。

用户登录你是怎么实现的？

可以根据项目作答，例如：

我采用了基于 Session 的登录态管理实现用户登录，实现步骤如下：

1. 校验参数：检查账号、密码是否为空，长度是否合理。
2. 密码对比：将前端传来的密码同样进行加密，并在数据库中查询匹配的记录。如果查无此用户或密码不匹配，就抛出异常。
3. Session 存储：若验证通过，就在后端的 Session 中保存用户信息，比如 request.getSession().setAttribute(USER_LOGIN_STATE, user)。
4. 返回脱敏数据：由于用户表里还包括密码字段，为了安全起见，会对用户的密码进行脱敏处理后再返回登录成功信息给前端。

这样，当后续请求携带同一个 Session ID 时，后端即可根据 Session 判断当前用户的登录状态，从而进行权限判定。若 Session 中无登录态，则视为未登录。

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