华为AI应用开发

最近收到很多同学私信：“AI岗位那么多，我该从哪个入手？”“非科班想进AI，选什么岗位成功率最高？”今天简单和大家说说AI的相关岗位入门路线，底层入门岗 → 中层应用岗 → 高层研发岗💡一些小建议：大一/大二：同时学Python和数学基础（高数/线代）；大三/研一：主攻「AI应用开发」或「机器学习工程师」，积累2-3个实战项目；研二/研三：目标「深度学习算法工程师」，冲刺顶会论文或竞赛，争取大厂核心部门实习；AI岗位没有“绝对好坏”，只有“是否适合你”。非科班同学可以从应用开发切入，数学好的同学可以走算法路线，重要的是“开始行动”——哪怕先做一个小项目，也比空想半年更有意义。--以上内容只是...

接上篇 https://www.nowcoder.com/discuss/847995166416703488?sourceSSR=users还缺少了平台和中间件的部分没有和大家交流，这一篇补充一下平台&&中间件和 AI 相关的平台主要就是 Maas 平台和机器学习平台，Maas 平台，大家最熟悉的就是阿里云百炼，用于模型部署，模型微调，并且整合知识库，Agent平台的综合平台AI 中间件主要包括 AgentRuntime，AI 网关 等等资料推荐：首先是平台侧，对于大模型的工程化平台，开源的，我是最推荐 langfuse 的https://github.com/langfuse/langfuselangfuse 是 langsmith 的开源平替，包含可观测，评估，提示词管理，数据集管理等主流功能机器学习平台就比较复杂了，这个主要是各个公司的内部平台，用于算法同学快速迭代的，所以开源的资料比较有限，但我也找到合适的可以学习的https://github.com/kubeflow/kubeflow目前最主流的 MLops 工程包，很多机器学习平台的核心功能都是通过这个的组件编排实现的，通过学习这个，就可以逐步理解机器学习平台的核心功能此外还需要补充，k8s 和云原生相关的技术栈，用于优化模型的部署和调度。此外还要学习 Ray 这个不可或缺的分布式框架https://github.com/ray-project/ray然后是中间件这边AgentRuntime智能体沙箱，用于安全，快速，高效的运行智能体应用，并且和 k8s ，serverless 等相关技术结合，实现毫秒启动和动态扩缩容开源可以看看火山的子项目https://github.com/volcano-sh/agentcubeAI 网关只推荐阿里的开源 AI 网关 HIgresshttps://github.com/alibaba/higressAI网关除了一般网关的功能之外，还要支持，mcp托管，http无缝转mcp，模型路由等等，higress通过一个巧妙的插件系统接入了这些，并且还保留了大流量网关需要的核心功能（这个项目的语义化检索mcp插件是我写的，感兴趣的牛友可以看看）上面的这些，基本就把我认知中设计 AI 的开发岗位都讲的差不多了，其他评测平台和数据 pipline 搭建的，基本都是比较常规的技术栈，不太需要单独讲，比较喜欢鸡架的同学可以冲这些岗位。后面的系列规划：1. 从 0 - 1 实现一个 Agent 框架（教程 + 源码）可以写到简历上面的2. 一些有意思的项目推荐，目前已经想好了两个，后面发一下3. 自己的一些踩坑记录（比如后面暑期继续找垂直实习踩的坑）

当打开 DevTools 并切换到 Console 面板后，可以看到 JS 报错信息。 Uncaught TypeError: Cannot read property 'name' of undefined at main.js:24  比如上面这个例子表示尝试访问 undefined 的 name 属性导致错误。TypeError 是错误类型，说明操作的数据类型不符合预期。错误位置在 main.js 的第 24 行，点击文件名即可跳转到源码中对应位置，方便进一步调试。 为什么需要断点调试（Debugger） 使用 console.log 调试往往只能“看到结果，却看不到过程”——虽然能看到...

佬们，八股战士如何顺利度过试用期，侥幸拿到一个互联网offer，但是作为一个纯八股战士(小镇做题家背诵能力)应该如何快速提升工程能力，避免ld失望然后滚蛋