注意，最近毁意向毁约裁员的声音又多起来了

今天开会，领导：其他部门那些应用工程师，现在都改名叫AI应用工程师了...... 周会讲了下以后的绩效考评，大概意思是业务线分为 demo → beta → app 三个过程，demo部分可能只需要一到三天，一个人就能搞定。出demo后有专门的小组评估，如果通过，相当于就由你牵头负责这个小项目；beta阶段给你一些资源调度，完成初版，内部进行一些众测；如果效果好，再做成正式版，考虑一些并发，维护。提的demo通过得多的话，绩效也会高，但这个demo不一定是部门内部的，其他部门有些应用工程师现在都直接改名叫AI应用工程师了，当然我们还是有些优势（优势在哪...），所以我们要尽快地做些东西出来。 ...

实习不知道怎么写简历，求各位大佬给点建议！~

26学院本太难了，很多公司机筛就给我刷了。机会都难拿到如果是简历存在问题也欢迎拷打————————————————————分割线——————————————————————2026.3.4更新：发完贴之后，时不时投递又收到了不少的笔试/面试邀请。主要是之前投递简历出去之后基本上都是沉默状态，年后好转了不少timeline：2026.01.21 文远知行笔试，半年多没刷算法题 ->挂 (后续HR说春招可以重新安排笔试)2026.2.4     小鹏汇天 技术一面，第二周收到结果 ->挂2026.2.12   大众Cariad代招 技术二面 ->Offer2026.2.28   多益网络技术面试，由于风评太差，一直在犹豫要不要接面试 ->推迟

前言近一年，大数据面试的风向正在发生明显变化。过去，面试官更关注：数仓分层怎么设计？指标体系如何构建？Spark 调优怎么做的？而现在，越来越多的面试开始追问：你有没有做过 AI 相关项目？LLM 在数据场景中如何落地？RAG 是怎么设计的？AI 不再是「加分项」，而是逐渐成为「基础能力」。但问题是 很多人所谓的 AI 项目，只停留在：调个 API写个简单问答 Demo这在企业级场景里，是远远不够的。真正有含金量的 AI 项目，必须要解决真实业务问题，并具备：检索增强（RAG）落地能力LLM 语义理解与 Prompt 设计能力工程化架构能力（可扩展、可复用、可维护）而在我们当前的数据仓库体系中...