前段时间赶一篇网络架构改进的论文，自己辛苦写了底稿，实验数据、核心论证都是亲自完成的，想着最后让AI帮忙润色一下语言，让表达更流畅、更“学术”一点，应该很安全。于是我把文章丢给AI，生成结果看起来确实行文更流畅了，术语也更规范了，我大致读了一遍，没发现明显的问题，就直接提交了。审核也顺利通过了，直到我根据返回的修改意见，重新细读自己的论文时，才突然看到一段大写了一个我从未听起来的原文里也没有的架构，顿时吓出一身冷汗。

目前在boss啥的软件上投递都是已读不回，但是中大厂的话我算法一点没刷过，可能过不了下面是我的个人简历，想听听大家的建议

四非本开局，想进大厂，后端太卷怕当炮灰了，就学的前端。大家都说前端全栈化或者ai+全栈是趋势，确实是今年秋招不少大厂校招都有全栈，agent开发岗位，纯前端过几年可能是路边。现在前端要学，为了对冲风险go也打算学，然后新的ai技术要学，计算机基础的网络，操作系统，数据库等等要学。自己菜还喜欢摆烂

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...