字节跳动

想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

有人零实习也能进大厂，是因为他们手里有比实习更硬的底牌，高学历背景，985、211的毕业证本身就是一块金字招牌，或者丰富的科研经历，发表过高质量的论文，参与过前沿项目，这些都是能力的直接证明；亦或是那些高含金量的奖项，像ACM竞赛的金奖、Kaggle比赛的高排名，这些都能让招聘官一眼相中，当然，家庭背景硬也是一种隐性优势。总之，没有人能够无缘无故的进入大厂，当然家庭背景很硬也是一种能力

初试 HR打电话线上沟通 简单介绍了一下公司情况和工作内容 了解咱们的就业意向（年级和科目） 询问什么时候可以线下面试？ 试讲 HR会通过邮件发送试讲题目，从中任意选择一题即可 ps：建议浏览一遍，选比较简单的题目，不然时间有点紧张 8-10min，尽量脱稿 先讲一遍👉培训老师指导👉自主练习15min👉最终展示 终试 一对一面谈 1.自我介绍（尽量往教培经验和相关优势靠） 2.为什么跨专业考研，选择现在这个专业？ 3.为什么不从事本专业相关工作，选择教培行业？ 4.为什么选择学而思？ 5.教培行业需要在节假日上课，可能影响个人社交生活，你能接受吗？ 6.课后需要与家长沟通，给学生开小灶课...