西电集团测评后续

现在在互联网上搜索AI Agent开发面经，你会得到五花八门的问题。他们从模型数据清洗到某个具体的框架使用细节，从真实案例到开发理论，似乎AI Agent 开发和我所认为的调一调API，写一写Prompt不太一样。 可，事实真的如此吗？ 澄清概念 在解决上述问题之前，我们先对齐一下认知。 职位边界 只谈开发岗位，我们说AI 开发岗位大概可以分为三个层级  基础设施层 模型开发层 应用开发层  基础设施层是大模型以及所有程序运行的底座，模型的计算管理，数据管理，服务，监控都归他们负责。这一类要求有架构能力，大模型与硬件线管知识，属于最硬核的。 模型开发层，比较陷阱。我最近买的一本书《实战AI到模...

boss打招呼了快500，简历投了40多份，结果到现在就只有一个外包和一个几十人小厂约面，大部分都是已读不回，或者要了简历就没下文了。不知道是我的简历写的有问题还是打招呼的方式不对，又或者学历的问题，真不知道该咋办了 …………

现在的面试官耳朵都听起茧子了，你如果背诵得像个没有感情的机器，多半走不远。 八股文要背，但要结合实际场景。比如问到数据库，你别干巴巴地只说 MySQL 怎么建索引、怎么调优。你得能往深了扯，比如顺带聊聊 OLTP 和 OLAP 的区别对比：“日常的业务增删改查（OLTP）咱们用 MySQL 肯定没问题，但如果考虑到未来海量数据的聚合分析，我会在架构设计时考虑引入 Doris 这种列式存储引擎（OLAP）……” 懂点技术选型和底层逻辑，面试官才会觉得你不是个只会照本宣科的 CRUD 码农。