12-02 15:13 阿里巴巴_算法工程师(实习员工) 发布于江苏
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大AI时代怎么准备简历项目？
算法岗越来越卷，还在纠结简历写什么？ 拒绝千篇一律的“minist手写数字识别”！ 今天盘点 3 个不同技术方向的硬核项目，建议根据自己的赛道，选一个死磕到底！👇
1️⃣ 【LLM 应用赛道】—— 紧跟风口 📂 项目：基于 LangChain + RAG 的垂直领域问答助手
为什么做： 现在 10 家面试 8 家问大模型。不懂 RAG（检索增强生成）真的很难聊！
核心考点： 向量数据库 (Milvus/Faiss)、Prompt Engineering、文档切片策略、甚至 LoRA 微调。
一句话亮点： “解决了大模型幻觉问题，实现了基于本地私有数据的精准问答。”
2️⃣ 【硬核基建赛道】—— 专治手痒 📂 项目：从零手撸 Transformer (Pytorch复现)
为什么做： 别只做“调包侠”！面试问 Multi-head Attention 细节又又又卡壳了？
核心考点： Self-Attention 矩阵计算、Positional Encoding 原理、Mask 机制。
一句话亮点： “不依赖高级 API，从底层张量运算构建模型，深入理解 Attention 机制。”
3️⃣ 【AIGC 视觉赛道】—— 视觉魔法 📂 项目：Stable Diffusion 扩散模型复现与 LoRA 微调
为什么做： CV 岗已经从“识别”卷到了“生成”。不要再玩那个YOLO ！
核心考点： DDPM/DDIM 采样原理、UNet 结构（mile-stone）、CLIP 多模态对齐、ControlNet 控制生成。
一句话亮点： “掌握 AIGC 核心流派，具备模型微调与可控图像生成能力。”
💡 最后的小建议： 项目在精不在多。 与其罗列 多 个 Demo，不如把其中一个吃透，把遇到的 Corner Case、性能优化、思考过程写进简历里。#一人推荐一个值得做的项目##简历#
1️⃣ 【LLM 应用赛道】—— 紧跟风口 📂 项目：基于 LangChain + RAG 的垂直领域问答助手
为什么做： 现在 10 家面试 8 家问大模型。不懂 RAG（检索增强生成）真的很难聊！
核心考点： 向量数据库 (Milvus/Faiss)、Prompt Engineering、文档切片策略、甚至 LoRA 微调。
一句话亮点： “解决了大模型幻觉问题，实现了基于本地私有数据的精准问答。”
2️⃣ 【硬核基建赛道】—— 专治手痒 📂 项目：从零手撸 Transformer (Pytorch复现)
为什么做： 别只做“调包侠”！面试问 Multi-head Attention 细节又又又卡壳了？
核心考点： Self-Attention 矩阵计算、Positional Encoding 原理、Mask 机制。
一句话亮点： “不依赖高级 API，从底层张量运算构建模型，深入理解 Attention 机制。”
3️⃣ 【AIGC 视觉赛道】—— 视觉魔法 📂 项目：Stable Diffusion 扩散模型复现与 LoRA 微调
为什么做： CV 岗已经从“识别”卷到了“生成”。不要再玩那个YOLO ！
核心考点： DDPM/DDIM 采样原理、UNet 结构（mile-stone）、CLIP 多模态对齐、ControlNet 控制生成。
一句话亮点： “掌握 AIGC 核心流派，具备模型微调与可控图像生成能力。”
💡 最后的小建议： 项目在精不在多。 与其罗列 多 个 Demo，不如把其中一个吃透，把遇到的 Corner Case、性能优化、思考过程写进简历里。#一人推荐一个值得做的项目##简历#
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