浅谈一下，个人理解跑路互联网几大岗位学习路径🎇非技术岗产品+运营：业务八股，主要是实习，办公软件使用，软实力更多一点，学历和实习其中产品需要：prd，原型图，sql入门就行，主要是查询语句，几个小时的速成即可，excel的vlookup等，从0-1入门产品经理的网课，运营需要：主要还是偏软实力的运营相关课程数分：sql（黑马，python，bi画图工具+业务八股，ab实验之类的，也是主要是实习，学历和实习 40hAi产品：python，pytorch，机器学习，深度学习理论与实战，大模型相关基础知识，transform架构和知识，业务知识 学历和实习 60h风控策略：s数分的技能点还要对应的信贷的业务知识背景 学历和实习🔧技术岗：学习门槛比较少的搜广推，python，pytorch，spark，机器学习+深度学习，小土堆，李沐，吴恩达，李宏毅，王树森推荐系统，kaggle项目， 学历和实习 80h风控算法，python，机器学习和深度学习，相关业务知识和项目 80h数开数仓：java，python，linux，sql，这些是基础的，进阶的：hadoop，hive，spark，kafka，flink，zookeep，数仓建模理论，阿里大数据，bi，tb可视化，几个项目，尚硅谷或者黑马，可选的：redis，hbase，monggodb 200h大模型应用开发：python，java，机器学习深度学习，rag，mcp，agent，langchain，langgraph，大模型微调 150h大模型算法：学历实习论文，python，机器学习和深度学习，nlp，损失函数、数据处理，预训练，大模型结果评估，监督微调sft，人类偏好对齐rlhf，高效微调lora等，强化学习，经典的大模型架构，例如gpt，qwen，创新的架构，框架应用，性能优化deepseed，模型量化，检索增强rag，agent，其他：模型压缩，技术报告 300h （校招故事会）核心精简版：python，机器学习和深度学习，llm的前置知识和理论，transformer，预训练的知识，tokenization，rope，归一化，flashattention，后训练，sft，lora微调，rlhf，rag，agent数据科学数据挖掘：低配版算法，sql，python，机器学习和深度学习，业务知识开发大类（含前后端测试）：暂未整理全部都是：一两个项目，学历，专业尽量对口，跨专业也可以，主要看实习，大模型这一块还看论文，八股，有代码的还要准备手搓代码，力扣hot100，然后刷实习

📍面试公司：拼多多🕐面试时间：3.17（boss投递，很快约面）💻面试岗位：测试工程师❓面试问题：1.自我介绍2.为什么做测试3.之前实习过程中，测试和开发的占比4.偏向于测试还是开发5.拷打实习（聊了接近二十分钟）6.你认为好的测试流程是怎么样的7.好的测试用例要包含哪些信息8.用什么软件写用例9.优惠券领取接口，设计测试用例10.做过接口测试吗？11.搜索功能设计测试用例12.常用的用例设计方法13.用过哪些测试工具14.哪个语言用的多？15.重载和重写什么区别16.list和set的区别17.页面加载特别慢，怎么排查18.如何排查前后端问题19.两道sql20.判断回文串21.反问...

27届双非本9硕，非科班，学Java后端有点晚+组里上学期事情又特别多，以至于现在才到苍穹外卖…已经决定转测开了，想找大厂暑期实习来得及吗接下来还需要学些什么呀？打算4月初舒适和日常一起投

现在自学python想学自动化，有什么建议需要补充，光学python肯定不够，还需要补充学什么，求大佬指点