vivo人均hr面，许愿offer

本文以有java后端基础/python基础如何转向ai开发岗进行讨论分析。 个人bg : 专升本，26届双非硕，硕士转码，25.6 - 26.2 小厂ai应用开发实习，入职前ai相关项目 * 1 ，春招面试时含公司实习项目共计10+ai相关项目(简历体现4个)，ai相关内容学习实习前累计1m左右，深入了解时长等同于实习时长。  重要经历 ：实习期间参与三个ai项目开发，垂直领域涉及金融审核相关业务(涵盖文档、检索、分析、agent等)1. ai应用开发岗是什么？涉及什么？ ai应用开发岗作为新兴岗位，主要分为两部分: 上游任务(偏向于算法) : 模型后训练，微调(SFT,QLora) ,场景定...

最终还是婉拒了小红书的offer，厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验，都比之前好太多，开的薪资也还算过得去，这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的，还是抵不住对Agent的兴趣，选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过，在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent，而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域，本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习，也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分，确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容，基本上90%左右的内容都是AI生成的，AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用，那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求，更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了（叠甲：起码在我看来是这样）。所以不太区分的主要原因，还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆，他们有很多新的概念和架构提出，我们往往需要快速验证（MVP版本）来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段，加上Ai Coding的辅助，目前看起来问题不大（仅仅针对Agent而言）。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的，本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看，区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么？是的没错，本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering，抽象成一种架构思想（类比框架、或者你们业务架构，参考商品有商品发布架构来提效）。本质还是提示词，但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果，这个还是有很多探索空间和玩法的，例如Cursor的思想：上下文万物皆文件， CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的，还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点，而不是你让AI生成的那提示词，然后调用了一下大模型那么简单；也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow，从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事，大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的，我们ld也常把这句话挂在嘴边：“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代，懂一点还是会好一点，所以润去字节了。目前的实习生活呢，除了修一些Tools的问题，还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点，看看能不能迁移过来，感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多，希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场，希望能好好的吧。说不定下次发的时候，正式AI泡沫结束，然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏，有不对的🙅不要骂博主（浅薄的认知），可以私聊交流

😭😭😭，谢谢你陌生人

大家好，我测开/测试方向的，LeetCode 总共刷了 430 道，包括 hot 100 全部 + 一点 SQL。 我的经验总结一下： 1️⃣ 测试方向面试题不难，把 hot 100 里面 mid 和 easy 刷熟练，基本够用。没必要刷到 1000 道题，浪费时间。 2️⃣ SQL 必须会，但是不需要疯狂刷，掌握基本语法后分类别刷几道就行：排序、分组、子查询之类的。LeetCode 上都有题，挑你想刷的就好。 除了以上，还有快排，归并等常见排序算法； 设计模式没考过手撕，记忆中就被问了一嘴单例如何实现 sql主要是:力扣sql50题 刷了一半，自我感觉把聚合/左右连接/排序/子查询练熟就行