说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...

现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。

整体的感受还是拆分四个板块吧 1.个人成长-目前业务也在快速扩张期，有很多空白板块可以继续进行搭建，所以在背靠跨境的业务的同时也是可以积累非常可视化的经验，数据分析，项目管理，团队管理，绩效达成落地方案，都是必须需要掌握的技能 2.工作氛围-没有PUA也没有精神内耗，团队偏年轻化领导接近一线业务，没有精神鸿沟的同时具有亲和力的，下班时间和同事相处十分融洽，所以从整体感受来讲会比较轻松 3.福利待遇-位置在四海城附近整体周围的基础设施还是比较齐全，附近大型商场，免费下午茶 4.思维转变-从怕犯错再到勇于去尝试，只要在shein能够有想法且方案足够落地，即使会有踩坑，环境上大家还是比较包容，且结果...