大模型与应用开发（高频考点）RAG（检索增强生成）：“什么是RAG？前端/后端在整个流程中可以参与哪些工作？”“如果找不到合适的数据集怎么办？你用什么样的方法清洗和整理数据？”Prompt Engineering（提示词工程）：“如何优化Prompt Engineering，以减少Token消耗？”“如何防范Prompt Injection（提示词注入）攻击？”流式输出与前端处理：“在AI流式输出过程中，如果返回的Markdown标签被截断，前端如何处理渲染？”“在AI聊天界面中，当消息非常多时，如何保证滚动平滑且不卡顿？”AI Agent（智能体）与系统设计工具调用： “Agent工具调用失败如何处理？请设计一个降级策略。”多Agent协作： “请设计一个多Agent代码审查系统，如何分配角色（如StyleReviewer, SecurityReviewer）？”记忆机制： “短期记忆和长期记忆在Agent中如何设计？如何保持风格一致？”

深度学习框架：PyTorch：目前业界和研究的绝对首选，生态最好。TensorFlow：在部分工业界存量项目中仍在使用，但新项目首选PyTorch。核心架构理解：Transformer：这是所有现代大模型的基石，必须深入理解注意力机制（Attention Mechanism）。CNN/RNN：虽然部分被Transformer取代，但在处理特定图像或序列任务时，理解其原理依然重要。数学基础：线性代数（矩阵运算）、概率统计（分布、贝叶斯）、微积分（梯度下降原理）。不需要你推导公式，但要能看懂论文和原理。

不知道大家做过pdd的笔试没有，真的太夸张了，别人公司的笔试至少是按梯度来，怎么也得有一个签到题吧，pdd不是，他全是hard，真的太难蹦了，不会的我都是直接暴力。请问还有谁，他到底要什么样的人才……

宇树科技、智元机器人、云深处科技：2026年是机器人量产的关键年，这些公司急缺SLAM算法、运动控制、机器视觉工程师。寒武纪、摩尔线程：国产算力崛起，急需AI芯片软件工程师、高性能计算工程师。智谱AI：国内大模型头部，重点招Agent算法、多模态人才，薪资给得很高

“我们是一个扁平化管理的团队。”翻译：公司没几个人，甚至可能没有中层管理，出了事儿你得自己扛，而且没人给你背锅。“我们非常有创业精神。”翻译：996是标配，007是福报，没有加班费，一人得干三个人的活。“这个岗位有很大的上升空间。”翻译：目前这个岗位没人干，或者是个坑，之前的都跑了。至于升不升职，全看老板心情。“我们不仅看重能力，更看重潜力。”翻译：你现在的技能其实不太行，但我们想找个便宜的新人进来慢慢压榨（或者这岗位预算真的很低）。“薪资结构是：底薪+绩效+补贴+年终奖。”翻译：底薪压得很低，剩下的全靠你拼命。那个“年终奖”通常写在公司宣传册上，发的时候看公司心情。

春招都不知道投递了多少了，每天都在投递，每天都在努力，至今0offer，今年真的太难了，很多岗位都需要ai的知识。希望四月份能够有好消息，也祝愿大家都会有好消息。

先说结论：“纯执行”的岗位正在消失，但“高情感”、“高复杂物理操作”和“AI驾驭者”这三类岗位不仅有活路，而且活得很滋润。危险区(容易被替代)：数据录入员/文员、初级程序员/码农、电话客服、翻译/初级内容写手、流水线质检员。安全区(人类主导)：注册护士/护理员、管道工/电工、心理咨询师、紧急救援人员、幼儿园老师。黄金区(人机协作)：AI应用工程师、AI产品经理、智能设备维修师、AI合规/伦理专家、复杂销售/谈判专家。在2026年，“会用AI的人”淘汰“不会用AI的人”，但“懂人性的人”永远是AI的主人。

先说结论：说实话，肯定会，但这事儿得拆开来看。毕竟咱们很难完全摆脱“以貌取人”的本能。心理学有个概念叫“光环效应”，意思就是：当人们看到一个人外表有吸引力时，会下意识地认为他在其他方面（比如能力、性格、智商）也更优秀。长得好看是“敲门砖”，能让你进门更容易；但能不能留下来，还得看你肚子里的“硬货”。在当下这个时代，脑子比脸好使更重要。

包装和造假是两码事。把做过的事讲得更清晰、更有亮点，这叫包装；没做过硬编，那叫造假。面试官问深挖细节的时候，编的基本上都露馅。所以与其纠结怎么包装，不如想想自己真正做过的事里，有哪些是被自己低估了的。

北漂的苦，往往带着一种“悲壮感”和“漂泊感”；而沪漂的苦，则更多是一种“精致压抑”和“阶层焦虑”。如果你觉得“由于没钱而无法体面生活”最痛苦：那沪漂更苦。上海会把贫富差距赤裸裸地摆在你面前，让你时刻感到窘迫。如果你觉得“由于没有未来而看不到希望”最痛苦：那北漂更苦。北京会给你希望，让你觉得只要拼命就能留下，但最后往往会发现，留下来需要的不仅仅是拼命。北漂像是在荒野求生，虽然环境恶劣，但只要打怪升级就能变强；沪漂像是在豪华游轮上当服务员，看着别人享受，自己不仅要干活，还得时刻担心被赶下船。

给hr说的时候一定要把自身的优势展现出来，三言两语之间就能看到信息，你的项目，学生时期的奖项，比赛证书，各种大赛，论文……不要写太多，写你认为最有代表性，含金量最高的奖项。

以下是整理的AI面试必问的题目，仅供参考！什么是大语言模型（LLM）？和传统 AI 有什么区别？什么是 Prompt（提示词）？怎么写好提示词？什么是 RAG？为什么要用 RAG，不用直接微调？微调（Fine-tune）和 RAG 区别是什么？分别用在什么场景？AI 幻觉是什么？怎么解决？你用过哪些 AI 工具？（豆包、文心、Kimi、Coze、Dify 等）你怎么用 AI 提高工作 / 项目效率？AI Agent（智能体）是什么？能干嘛？

ai入门这两个应该是难度比较低的，至少不会劝退。RAG（检索增强生成）：让 AI 读你的私有文档（知识库、手册、合同），做企业智能问答、客服机器人AI Agent ：用低代码平台做能自动执行任务的 AI 助手（如自动写周报、做报表、跟进客户）目前这两块的学习资料比较成熟，进入从这个地方入手。

谁说嫡系只能有一个的，国内ai我基本上都是同时用，现在的ai反应迅速，一个问题同时问不同的ai，找到一个自己喜欢满意的答案，有的时候我也会把几个ai的回答整合到一起成为一个新的答案。基本上用的多的就是deepseek，豆包，千问……