百融云创 大模型算法实习 一面

想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

大一大二跟着学校老师做项目打比赛，没想着找日常实习，加上还有其他杂务耽搁。十一月初投了字节训练营但笔试被刷了，一直到十一月底才开始投简历。在boss上投了半个月，投出去七八份，其中有一份内推进快手的客户端，最后也没有音讯。前几天拿到一家小公司的安卓实习面试，结果面试前几分钟告诉我岗位招满了（不过boss上那个HR通知我的时候确实也显示停止招聘了）。八股和算法方面刷了一个多月了，目前主要有以下想法：1. 继续完善IM项目的客户端部分，比如移植到手机移动端上，然后明年争取找大厂客户端实习（有经验的学长推荐多投字节腾讯cpp）。2. 继续完善IM项目的服务端部分，找c++后端实习。但c++软件在制造业比较多，互联网相关的实习少。考虑音视频的话，可能得报班快速做出东西。3. 这学期结束我会做一个大数据相关的课设，在考虑投专业相关的数据开发、数仓这些岗位。4. 还有一个兜底方案：今年暑假的比赛，让我有了在国家电网实习的机会，但还是得准备面试，而且转正要考编。希望大家给点建议，欢迎交流讨论。

嵌入式面试其实没大家想的那么可怕，很多考的都是基础八股文：C语言、指针、数组、结构体、位操作、简单算法、常用外设、操作系统基础等。刷题固然有用，但理解原理、扎实基础更重要。另外，熟悉自己的项目经验也很关键。面试官最关心的，往往是你在项目里做了什么、遇到问题怎么解决。把项目梳理清楚、能讲得明白，比刷几百道题更加加分。最后提醒一句：不要只刷题、焦虑太久，保持状态、慢慢积累基础，春招其实也能顺利过关。