[程序员求职插件分享] 算法刷题笔记 + 间隔复习 + 深度学习复盘 + AI 对话时间轴

2026 年金三银四，阿里、字节、百度、腾讯、华为、美团、滴滴等互联网大厂，在研发、算法岗已普遍考察 AI Coding 能力。蚂蚁集团：笔试强制 AI Coding，限时用通义灵码写工程代码 + Debug，考 prompt、代码质量与安全。字节 / 百度：每轮必考 AI 辅助编程，要求用 Copilot/Claude 实现算法（如 Transformer 组件），并审查 AI 代码漏洞。腾讯 / 华为：二面常考 AI + 系统设计，用 AI 生成模块并优化并发、性能。美团 / 滴滴：笔试 + 面试结合，考 AI 工具效率、代码审查与业务场景落地。避雷建议：必须熟练 AI 工具、prompt 与代码审查；纯背题已没用，要练 AI + 实战结合。

春招技术岗笔试、面试正在进入AI Coding时代——不再只考LeetCode算法，而是直接考察AI工具使用、大模型编程、机器学习工程实现、AI辅助开发能力。蚂蚁集团率先把AI Coding定为算法/研发岗笔试必考题，直接刷掉大批只会纯算法、不懂AI工程的同学。不止蚂蚁，字节、腾讯、百度、华为、美团、拼多多、快手、微软、OpenAI、智谱AI等大厂/AI公司，2026春招已全面加入AI Coding考察。今天一次性讲透：哪些公司考、考什么、蚂蚁难度有多高、怎么准备、简历怎么加分，帮你避开雷区、一次上岸。一、蚂蚁AI Coding笔试：为什么大家都说难？2026春招蚂蚁算法岗笔试3题必含1道AI Coding，研发岗也高频出现。考生普遍反馈：比传统LeetCode难2倍，完全没准备就会直接空白。蚂蚁AI Coding典型题型（2026真题）1. ML工程实现题用numpy/pandas/sklearn实现单层GraphSAGE、KMeans聚类、PCA降维、逻辑回归流水线，必须写出可运行代码，不能只讲原理。坑：参数、数据格式、fit/transform顺序、稀疏矩阵处理，一步错全错。2. 大模型调用题用Qwen/GLM API实现代码生成、自动Debug、文本分类、语义匹配，处理prompt、异常、流式输出、上下文管理。3. AI+算法综合题大数运算+AI特征工程、字符串处理+嵌入表示、贪心/动态规划+模型预测结合。为什么难？- 纯算法选手完全不适应：会DP不会sklearn，会数学不会工程。- 时间极紧：3题90分钟，AI题要写完整Pipeline，容易来不及。- 只能Python：C++/Java没用，必须熟ML库。- 细节决定一切：少个reshape、错个axis直接0分。很多同学笔试挂在AI Coding，不是能力不行，是没练过、没准备、简历没AI项目。二、2026春招：全面考察AI Coding的公司清单（必收藏）1）互联网大厂（必看）- 蚂蚁集团 / 阿里巴巴：算法岗必考AI Coding；研发/测试岗高频；Qwen大模型相关岗深度考察。- 字节跳动：抖音/飞书/火山引擎，一面/二面手写AI辅助代码、模型推理、Trae IDE使用。- 百度：文心快码（Comate）、ERNIE开发岗，考AI代码生成、插件开发、私有化部署。- 腾讯：微信/AI Lab，考PyTorch/TensorRT推理、LLM微调、AI工程化。- 华为：码道CodeArts、盘古大模型，考AI编程、模型压缩、昇腾适配。- 美团/拼多多/快手：推荐/广告/风控岗，笔试+面试必考ML Coding、特征工程。2）AI大模型公司（重点）- 智谱AI：GLM-5、CodeGLM，全流程AI Coding、多模态编程、Agent开发。- 科大讯飞：星火iFlyCode，语音交互编程、代码智能体、行业AI应用 。- 月之暗面（Kimi）：长上下文代码、长文档分析、AI调试。- 九章云极（Alaya Code）：AI编程平台，考全链路AI开发、多模型切换。- OpenAI / 微软：GPT、Claude、GitHub Copilot，考AI辅助开发、Agent、代码生成 。3）金融/云服务/垂直AI- 恒生电子、同花顺：量化、金融AI，考AI策略、数据处理。- 阿里云、火山方舟：AI Coding Plan、模型服务，考平台使用、API工程。- 金山办公、新炬网络：低代码+AI、运维AI编程。一句话总结：2026春招，技术岗不考AI Coding的公司已经很少了。三、AI Coding到底考察什么能力？（不是考你背模型）1. AI工具熟练度：Copilot/Cursor/文心快码/Alaya Code使用、提示词、Debug。2. ML工程能力：numpy/pandas/sklearn/PyTorch熟练、数据Pipeline、模型训练/评估/部署。3. 大模型应用：API调用、prompt、上下文、流式输出、错误处理。4. AI+业务结合：推荐/搜索/NLP/风控场景下AI代码落地。5. 工程规范：可运行、可维护、注释、测试、性能。本质：从“会算法”升级到“会用AI做开发”。四、春招AI Coding怎么准备？（30天速成路线）1. 刷蚂蚁/字节真题重点练：GraphSAGE、聚类、PCA、逻辑回归、XGBoost、LLM API。2. 死磕3件套numpy（矩阵）、pandas（特征）、sklearn（模型），每天1小时练完整Pipeline。3. AI工具必须用起来日常写代码用Cursor、文心快码、Alaya Code，习惯AI辅助开发。4. 简历必须加AI项目这是最关键一步：没有AI项目，面试直接弱一档。五、品牌露出：AI Coding时代，简历才是底气很多同学笔试面试挂在AI Coding，根本原因是：简历看起来就不像是做AI开发的。HR/面试官看到你简历只有传统项目，直接默认你AI能力弱，笔试往难了出。春招赢家都在做一件事：用AI工具把简历升级成“AI Coding向”。身边大量同学用泡泡小程序AiCV简历王重构简历：- 把普通项目→AI辅助开发项目- 把打杂→AI特征工程、模型推理、代码生成- 把流水账→可量化AI成果：效率提升、准确率、性能优化简历一更新，面试率明显上升、AI Coding提问更友好、薪资议价更有底气。AI时代，简历就是你的AI能力名片。不会包装AI经历，笔试再努力也容易被刷。六、写给正在春招的你2026春招已经不是“算法刷题大战”，而是AI Coding能力大战。蚂蚁难、字节严、百度卷，但机会也更偏向会AI、懂工程、有准备的人。你不需要成为大模型专家，但必须：- 会用AI工具写代码- 会用ML库实现简单模型- 会调LLM API做应用- 简历上有AI相关项目别再只刷LeetCode了——AI Coding正在淘汰纯算法选手。从今天起，练AI工程、更要把简历改成AI向。最后一句话：春招很苦，但AI是放大器。会用AI、会展示AI，你就能比别人快一步上岸。

rt，lz非科班转llm算法，一段小厂实习但offer挂零，可以延毕到下一届秋招+再刷几段实习吗

🐜ai infra一面1、面试官人真好啊，自我介绍完我就说我的项目偏业务，看jd上的模型训练、模型推理我都没搞过。他说没事，数据库啊啥的都会涉及到。后面果然一句infra的都没问，哈哈白看了一个周末的infra理论了。2、然后拷问第二个项目。2.1 你这个LangGraph路由是如何设计的，为什么要用它?本质是个状态机，定义了xx状态，实现思路（全局状态、node定义、workflow串起来节点）2.2 源数据是什么？如何做的预处理？论文pdf，向量那一路用的固定长度token+overlap，语义切分那一路按段落切的（回车）2.3 评估是怎么做的？怎么判断切的好不好？其实我没做Recall@k这些，于是扯我做了证据溯源2.4 你用GraphRAG了吗，怎么样，有什么优缺点？用了，优点就是对特定专业领域，比如需要检索一些关键词的隐含关系的场景（科研）上效果好，（面试官补充：源数据准确），缺点就是离线阶段有点耗时，比如二三十篇论文的话差不多二十来分钟，单卡跑的话。（面试官说那已经很快了）3、拷问第一个项目。3.1 为什么做这样一个项目，出发点是什么？我看你部署到vercel了，怎么样？vercel没跑通（尴尬，面试官怎么知道我传到vercel了）3.2 web端还是移动端？以一个用户的角度，进去后可以干嘛？3.3 你这个姿态分析是怎么做的？视频是放在minio里，然后是怎么处理的？我一开始说我调了MediaPipe pose的库做姿态识别，识别到人体关机的三十多个点，然后点点相连成为向量，用cos做相似度分析，最后打分，调llm做个总评。面试官一直在追问这里，说视频具体是如何分析的，有没有什么难点。我有点没听懂，他说他的出发点是觉得调库+向量相似 会有些简陋。唉能不简陋吗，我就开始扯我遇到了两个视频如何对齐的问题，目前的解决方式是设置了个滑杆用户手动调节这个偏差，后期的话可以考虑用音乐来实现。3.4 redis缓存了什么数据？是什么类型的？key和val分别是什么？列表内部的数据究竟是什么？有没有涉及到序列化啥的？唉这块是真尴尬，我只从功能上说了我缓存了用户自己的视频列表和姿态分析的结果。等下快去补补好嘛好的。3.5 如果一个用户上传了个非常大的视频会怎么样，比如几G？我说我做了限流，只可以上传小于500MB的，然后也限制了一个用户一分钟只能执行两次ai分析。他就追问说，如果我现在这个视频就是很大又必须要上传呢？我就说那可以设置个会员功能，付费才能上传大视频。哈哈哈哈面试官笑了一下3.6 MQ为什么用RabbitMQ？我就说RabbitMQ简单，可以满足可靠性。追问可靠性是如何实现的？发送端生产者开启确认机制，存储端设置队列持久化、消息持久化，消费端任务完成之后再ack，还设置了死信队列用来兜底。追问消息进入死信队列会被如何处理？答不上这个。只回答了什么时候会触发死信队列。4、ai 相关。你这个aicoding笔试，我看你问了个“云原生架构是什么”，“会被aicoding取代吗”，真想找个角钻了，原来面试官还能看到我当时的prompt啊，然后他就问我会不会被取代。你是如何看待ai coding的发展的？如何提升aicoding的能力？唉当时顺不好口条，面试官又让我总结了一下我想说啥。5、开放题假如有一个业务需要你用agent实现，如何设计? 需要考虑什么？我问什么场景，他说假设现在有个很厉害的agent来做姿态分析，而不是传统后端这一套了，如何达到生产级别？我说我实在是不懂多模态，如果是文本信息的话，生产级别肯定需要考虑多个用户同时访问的并发压力，比如看有没有一些请求能够合并，或者看这些请求有没有通用/复用的地方，设置个缓存来提高响应速度。面试官问还有啥嘛?then，我大脑空白了几秒钟。憋出来个，或许还可以预训练个模型，搞个舞蹈学习的垂直模型？还有啥需要考虑的，想不出来了。6、反问反问了业务，面试官说了一大串，完全没听懂。反问了agent在业务中如何体现。反问了那您觉得aicoding会取代程序员嘛哈哈哈哈总共50来min，无手撕，好煎熬好漫长的50min。