AI开发岗实习面经|学习路线分享

“如果想要去ai相关的岗位实习,需要先学习什么内容,可以给个学习路线吗(比如先要学习什么做基础然后学到什么程度之类)。”
这是很多同学想了解的问题,我浅谈一下自己的学习路线,仅供参考。

阶段一:打好地基 🧱
Python编程:重点掌握核心语法、数据结构和面向对象(OOP)思想。目标:能熟练使用Python解决问题,至少刷完LeetCode简单和中等难度的题目。
数学基础:理解高数、线性代数、概率论的核心思想。目标:不要求背公式,但要懂原理。

阶段二:迈入核心 🧠
机器学习基础:学习监督/无监督学习、分类、回归等经典理论。目标:熟练掌握NumPy、Pandas、Scikit-learn这“三件套”,能独立完成一个简单项目
深度学习入门:理解神经网络(NN)、CNN、RNN等核心概念。目标:推荐PyTorch框架,并能搭建一些小项目。

阶段三:垂直深耕 🚀
针对心仪岗位(以AI Agent为例)针对学习,了解相关岗位需求
大语言模型 (LLM) 基础:核心是理解Transformer模型原理并学会如何调用GPT等大模型的API。
Prompt Engineering:学习如何写出高质量的提示词,让LLM精准理解你的意图
Agent开发框架:重点学习LangChain或LlamaIndex。目标:能用框架调用LLM、连接外部知识库或工具,并搭建一个简单的应用

阶段四:动手实践 💻
项目是简历的敲门砖! 可以利用前几个阶段学习的内容写一个小项目,将代码上传到GitHub,并写一份清晰的README文档,可以成为你面试时的Demo。

可能很多时候一开始摸着石头过河会有点迷茫,但最重要的是一定要多动手、多实践 #掌握什么AI技能,会为你的求职大大加分#
全部评论
agent开发可以不学java吗?
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发布于 今天 11:24 北京
佬是什么bg
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发布于 02-26 15:35 黑龙江
学这些需要花多久
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发布于 02-26 15:35 江苏
向你学习
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发布于 02-26 15:34 四川

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02-05 20:44
已编辑
快手_MLOps(实习员工)
接上篇 https://www.nowcoder.com/discuss/847995166416703488?sourceSSR=users还缺少了平台和中间件的部分没有和大家交流,这一篇补充一下平台&&中间件和 AI 相关的平台主要就是 Maas 平台和机器学习平台,Maas 平台,大家最熟悉的就是阿里云百炼,用于模型部署,模型微调,并且整合知识库,Agent平台的综合平台AI 中间件主要包括 AgentRuntime,AI 网关 等等资料推荐:首先是平台侧,对于大模型的工程化平台,开源的,我是最推荐 langfuse 的https://github.com/langfuse/langfuselangfuse 是 langsmith 的开源平替,包含可观测,评估,提示词管理,数据集管理等主流功能机器学习平台就比较复杂了,这个主要是各个公司的内部平台,用于算法同学快速迭代的,所以开源的资料比较有限,但我也找到合适的可以学习的https://github.com/kubeflow/kubeflow目前最主流的 MLops 工程包,很多机器学习平台的核心功能都是通过这个的组件编排实现的,通过学习这个,就可以逐步理解机器学习平台的核心功能此外还需要补充,k8s 和云原生相关的技术栈,用于优化模型的部署和调度。此外还要学习 Ray 这个不可或缺的分布式框架https://github.com/ray-project/ray然后是中间件这边AgentRuntime智能体沙箱,用于安全,快速,高效的运行智能体应用,并且和 k8s ,serverless 等相关技术结合,实现毫秒启动和动态扩缩容开源可以看看火山的子项目https://github.com/volcano-sh/agentcubeAI 网关只推荐阿里的开源 AI 网关 HIgresshttps://github.com/alibaba/higressAI网关除了一般网关的功能之外,还要支持,mcp托管,http无缝转mcp,模型路由等等,higress通过一个巧妙的插件系统接入了这些,并且还保留了大流量网关需要的核心功能(这个项目的语义化检索mcp插件是我写的,感兴趣的牛友可以看看)上面的这些,基本就把我认知中设计 AI 的开发岗位都讲的差不多了,其他评测平台和数据 pipline 搭建的,基本都是比较常规的技术栈,不太需要单独讲,比较喜欢鸡架的同学可以冲这些岗位。后面的系列规划:1. 从 0 - 1 实现一个 Agent 框架(教程 + 源码)可以写到简历上面的2. 一些有意思的项目推荐,目前已经想好了两个,后面发一下3. 自己的一些踩坑记录(比如后面暑期继续找垂直实习踩的坑)
推荐一个值得做的AI项目
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