互联网只适合竭泽而渔，不适合可持续发展，或者说根本就做不到可持续发展。因为互联网的职业生涯很短，而且会越来越短。ai诱发的降本增效一轮又一轮，会不停的把老人筛出去然后把新人招进来，等ai充分榨干了这批新人的技能和idea之后又会重复一轮降本增效。所以新人入行更难而且注定难以待得长久啊。那么就有人问了：篮子哥，我已经上了互联网的贼船了，手里有几个互联网大厂的of,应该怎么选呢？我的答案是：无脑选工资高的，不需要在乎什么职业前景，是否是客户端，是否是大厂，是否工作强度大。原因就是我刚才说的：互联网职业生涯很短，无脑狠赚笔就是当代最优解了。不过话说回来，能多干1年肯定是比啥月薪多5000都要强得多的...

兄弟们，七面终上岸！😭😭一路走来满是坎坷与波折，从最初的遥不可及、不敢奢望，到如今咬牙坚持终得圆满。付出了无数努力，熬过无数难熬的时刻，也算给前段时间的埋头拼搏画上圆满句号。点赞多的话，后续整理完整面经，分享经验干货，帮大家少走弯路～

🎓学历背景：双非学院本👨‍💻意向职位：Java开发📍求职类型：Java🔑遇到的问题：是现在学agent，还是先找实习，边干边学。有大佬可以帮忙看看简历吗

项目挑一个讲？这个项目里大部分是大模型，工程上的有讲一下吗？有用到 Agent 吗？Agent 和传统大模型有什么区别？工作记忆了解吗？向量数据库和传统数据库区别是什么？从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢？你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的？你的项目如果对标京东、阿里的话，有没有了解到现在成熟的方案？比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么？什么场景用向量数据库？向量数据库在 AI 里的核心作用在哪？向量数据库开源的有哪些？ 在毕设过程中，有哪些方案是做过技术调研的？做过压测吗？2000 QPS 的瓶颈在哪里？怎么优化？压测的时候什么指标达到了...