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关键点

原因

为什么选技术

比如专业，爱好等，这个一般比较默认～

算法/工程为什么做工程？——工程和算法的边界

在算法与工程的边界探讨中，工程的价值正随着 AI 技术的普及愈发清晰。以 GPT3.5 引发的全球 AI 热潮为例，尽管各大企业都渴望投身 AI 领域，但真正能承担研究型大模型研发的只有极少数头部企业。比如我本硕北邮，觉得可能比较难步入研究型算法，又对单纯调用 API 的应用算法提不起兴趣，工程化落地在一定程度上成为了更具吸引力的方向。随着通用大模型逐渐成为类似中台的横向支持工具，开发者通过将 AI 技术与实际业务结合实现落地，反而能在技术落地中掌握更多话语权。实际工作中，工程与应用算法的边界已愈发模糊，未来的趋势更可能演变为 “研究型算法” 与 “算法工程” 两大方向。

工程里为什么选前端——存量市场

在存量市场主导的工程环境中，前端比后端更适配 AI 技术的核心逻辑，源于两者在价值输出场景上的天然差异。当产品同质化严重且用户心智固化后，交互体验与性能优化成为差异化竞争的核心战场，而这正是前端的核心职责范畴，比如之前的部门会把前端定义为“体验技术”。AI 技术擅长处理视觉识别、自然语言理解、个性化推荐等与用户感知直接相关的任务，恰好能与前端负责的界面呈现、交互逻辑、用户行为分析等环节深度融合 。反观后端，其核心价值在于数据处理、逻辑架构与系统稳定性，更多聚焦于 “不可见” 的技术支撑，AI 在此领域的优化往往体现在效率提升而非用户可感知的体验升级。即 ai 通过前端给用户带来体验优化，但是给后端的更多是程序员自己的效率提升。

前端与 ai 的关系——个人市场

大模型对前端的增益之所以比后端更显著，核心源于其代码生成能力正在重塑产品开发的门槛与路径。在代码生成的加持下，前端开发的技术壁垒被大幅降低。开发者无需深耕复杂的语法细节，就能借助大模型快速生成页面布局、交互逻辑甚至组件库代码，这让 “每个人独立发布产品” 从愿景逐渐变为现实。更关键的是，前端组件化的特性与大模型的代码复用逻辑高度适配：组件的封装性、可复用性让大模型生成的代码片段能快速拼接成完整功能，开发者只需聚焦组件组合与业务呈现，极大提升开发效率。相比之下，后端开发更依赖对复杂业务逻辑的深度理解，涉及数据库设计、接口架构、权限控制等底层搭建工作，这些环节不仅需要专业的技术积累，还与具体业务场景强绑定，大模型虽能生成基础代码，但难以替代开发者对业务链路的全局把控，前置搭建的复杂度远高于前端，因此在独立开发场景中，大模型对前端的赋能效果更为突出。​前端 er 未来能将更多的精力投身于组件设计、全栈框架等领域中。

面试点

解释

前端八股文

前端的八股文是出了名的又多又琐碎，初学会觉得毫无关联一头雾水，甚至处处是冲突。所以工科同学的基本功要在于去理解“为什么这么设计”。举个例子，为什么 es6 要有箭头函数。规规矩矩的回答是回答箭头函数的作用，但是只解释了现状，没有解释为什么。这时候如果从函数二义性和设计理念出发，就可以让面试官眼前一亮，具体可参考：箭头函数的意义和函数的二义性。从高纬度抽象设计原理，是面试拉开别人的最高效方式，这代表着你不仅有干活的能力，还有解决问题的能力。

保持好奇心

实习的时候打破自己的能力边界非常重要。比如说我是 ai 院出身，也做过产品，秋招面试方向是前端，你说什么我都能跟你唠两句。保持对自己的要求是”人生不设限“，相信有用不上的能力做跨界，等机会来了才能抓得住。实习的时候技术同学一定要对业务非常敏感，前端同学的优势是不和业务强绑定，所以很多同学忽视了业务的重要性，但是每一家的技术在下沉期都必须是服务于业务的，所以明白各家的业务逻辑很重要。我非常建议和产品或者运营的同学保持一个良好的沟通，也要保持对财报和盈利模式的高频率关注，因为很多时候面试之前是不知道是什么业务的，等到面试时如果你提前有涉猎，知道为什么业务这么做，会让面试官眼前一亮，特别是技术面试，面试者技术过关，也可以畅谈业务，代表招进来不需要花时间培养能直接干活，这就是“合适“。这也是我觉得秋招的核心竞争力。

明白面试是什么

明确面试是什么，比如我是把面试当成实习的读书报告。面试是你向面试官展示自我的过程，不是面试官来拷打你的过程，所以把时间占住很重要，你多说一句面试官就没时间得少说一句。不要怕丢人，面试要像 udp 一样保证快，不需要像 tcp 一样保证对，自信和配得感这种事情很重要但是别人教不了。具体可以说的技巧表现在，我有三段实习，所以会把自我介绍说的尽量详细，大概占十分钟，然后每一个我精心准备的部分，我会在结束的时候说”如果您感兴趣我们可以细聊”然后停3秒，给对面心理暗示。面试官也是人也想偷懒，让他一个劲提问并且解释很累，他大概率会跟着你的思路听你说，所以我把我的面试拆解为“自我介绍加埋点-八股考察（往往和简历强相关）-之前的埋点进行展开-对具体业务做沟通”，以上四个部分，其实除了最后一个，到面试的中期会发现都一样，自我介绍我能背的一个字不差，八股也往往和我的简历强相关，之前的埋点是比如上文写到关于“为什么我选择前端”的原因，百度的三面面试官曾对我评价是“对行业的敏感度有三年社招的水平”。所以要把面试变成“把一件事做一百遍”，这套方案好用到大部分面试面试官几乎连算法题都不出就给过了。

如何面对未知的情况

那么如何面对未知的情况，可以套用黄金圈思维，why-how-what，实习的每个小模块其实想去想想why为什么这么做，能带来什么收益，其实是为了面试提前做准备，how 是帮助你怎么做的更好，what是自己沉淀自己技术水平的过程。说人话就是命题-拆解-方案。我印象深刻就是我蚂蚁的主管对我说的话，”别人问你问题都是带着答案来的“，工作最重要的就是说人话最难的也是说人话，可能在面试紧张的环境里，以自己的视角出发解答是比较保险的选择，但是这不是工作，这是考试，所以面试官有自己的答案，完美的答案就是他自己想的答案，好好听别人的命题，拆解成小问题，然后提出方案，包括就在面试时也可以用这个模板”我觉得您给我的命题可以拆解为xxxx，这些小问题是因为什么引起的（why），我们怎么做可以更好的达成这个结果（how），然后根据这些来做什么（what）“当你在说因为什么引起的时候也是给自己争取时间。我还记得有一家给我发 offer 的原因，是想清楚了大老板想要什么，所以提了一个偏激进非传统的方案，然后大老板说：“之前 399 个人都是用传统用增的角度提方案，很稳不出错但是大家都一样，但是你今天给了我一个招你进来的理由”。本质上是避免惯性思维，追踪问题的本质。

保持开源心态

利用你能用到的一切资源去了解情况，你能多一丝了解未来就少踩坑。比如我喜欢发red📚，不是因为喜欢炫耀，而是因为我发完了，就有很多人私信我了解情况，非常高概率遇到面同一个部门的同学，这样有两点好处，一是我节省了很多时间去找人，提前了解到很多信息，二是我知道同类竞争的同学的水平，如果我的排序较高，那我未来 offer 的空间就很大。就算不是同一个部门的同学，认识更多的人也可以打破信息差，比如说假如一些秋招意向群，500个人能有至少3000个offer，我想了解什么都有人给我解答。但是别人也一定是保持着同样的想法，你能给我提供什么我才会跟你交换信息，我选择运营了一个账号，别人一看账号就知道我也一定有着别人想要的资源，这样的信息交换大大节约了我秋招的心力。