无意间刷到这个提问 “211 数据科学与大数据技术专业想做项目，不知道做什么？”  给同bg的同学整理了一些26年至少是上半年值得做的项目方向👇  方向一：AI Agent / RAG（最推荐） 2026 年是 AI Agent 爆发年。企业对"能用大模型做事的人"的需求远超供给。 学习级项目（先跑通理解原理） 1. AI Engineering Hub  地址：github.com/patchy631/ai-engineering-hub 内容：LLM、RAG、AI Agent 实战教程合集，有详细 Notebook 适合：从零开始，跟着做就能理解 RAG 全链路  2...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

PS：就我目前看到的AI项目而言，相信大家的检索能力，一定能找到相类似的，所以我这边就不贴出对应的github仓库链接了。我其实就是用的这两个，不过我对这两个进行了一些综合，把二者合二为一了。1. 本地私有知识库 RAG 助手核心价值：覆盖面试高频考点，完美匹配 “检索增强生成” 技术栈，做完能直接解决学习 / 工作痛点。落地路径：技术栈：Python + LangChain/LlamaIndex + Chroma/FAISS（向量库） + Streamlit（快速网页）核心功能：上传 PDF/Markdown 文档（比如你的技术笔记、行业报告）→ 智能切分（带 100-200token 重叠...