算法岗实习指南：搞定导师、异地、求职

27届，目前研二，在一家头部具身智能机器人公司的子公司实习，应该是可以留的，不过要实习到秋招。薪资差不多可以给25k*15。不过这家公司太年轻，行业也很新，公司在业内出名，不过没大厂背书。而且里面加班严重，差不多9106这样子。应届生建不建议留在这种公司呀，求路过的大佬们指条路

为什么我现在不知道怎么学了，第四波前端面试开始

AI产品经理面试该怎么准备？今天把我平时面试候选人时，最常问的4类核心问题和面试中比较好的回答分享给你们。其实我一直觉得，面试AI产品经理，底层还是看能力匹配度，但作为面试官，我问的每道题都有明确考察目的。今天分享的这4类题，就是我筛选候选人的核心标准，把这些摸透，你面试时就能精准踩中得分点！一、通用基础题（考察岗位匹配度）我一般会问自我介绍、优缺点，还有最后让你反问我。这里说个印象深的案例：有个候选人自我介绍全是泛泛而谈，没提一句和AI产品相关的经历，这就是典型的差回答；但有些同学则会主动聚焦，比如会说“我之前参与过AI客服的需求梳理，重点负责数据标注的需求对接”，一下子就戳中了我的关注点。所以这类题不用复杂，重点是结合AI岗位特点做针对性准备。二、AI项目落地全流程题（核心考察项）这是我最看重的一类题，必问的是“你有没有完整跟进过AI项目？从需求到上线迭代，每一步你都做了什么？”我记得有一个同学的回答就很好，他能清晰拆解“先和算法团队对齐需求边界，再协调数据团队准备训练数据，模型上线后通过A/B测试优化阈值”，细节拉满，当场就加分了。这部分是核心差距点，一定要实打实准备。三、潜力题（考察行业敏感度）我常问“最近用过哪些AI工具？说说你对GPT和Claude的区别理解”。有个同学只说过用ChatGPT写文案，再问模型区别就说不上来，这就是潜力不足的表现；但如果在面试的过程中不仅能说清两款模型的定位差异，还能结合自己用Claude做长文档总结的体验，分析出它的上下文理解优势，这种对行业的敏感度就很加分。平时一定要多体验、多思考，别只停留在表面使用。四、宏观认知题（考察行业格局）我一般会问“你怎么看AI产品的商业化难点？” 有个同学能结合具体案例，说“比如To B端的AI产品，客户对效果预期和实际落地有差距，而且数据安全问题会影响付费决策”，还能给出自己的解决思路，这种有深度的认知就很亮眼。这类题考察的是你的行业格局，一定要结合案例多思考，别空谈理论。总结：这4类就是我面试AI产品经理的核心题库：通用基础题看匹配度，项目全流程题看实操力，潜力题看敏感度，认知题看格局。

本人ip地211本 985硕 目前研0  导师方向不感兴趣且就业难度比较高 和组里师兄打听过组里毕业条件简单 研二下可以实习 所以想自寻出路问题一：坚持走嵌入式linux吗？本人本科期间有过嵌入式比赛经历 两个国家二等奖 做的是mcu和linux相关的内容 目前找到了一家上海的初创机器人公司实习（细分方向龙头）实习内容是机器人相机驱动和应用 网上对这家公司评价都很不错 年后就入职 如果走嵌入式的话以后也打算走linux方向问题二：是否需要转码？最近ai大模型超级风口 刷到xhs上走ai infra的都有超级大包 且学习路线比较清楚 加上自己学历尚可 如果自己现在开始学 研一跑出去找一段日常实习 然后研二下再刷一段 感觉也是很好的一条路线  （或者转去学java走后端 ）