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個(gè)人不太推薦把學(xué)習(xí)項(xiàng)目原封不動(dòng)的寫簡(jiǎn)歷上，比如經(jīng)典的點(diǎn)評(píng)和外賣，雖然我沒看過學(xué)過這兩項(xiàng)目，但也知道這兩項(xiàng)目都爛大街了。我個(gè)人覺得應(yīng)該是先通過這兩項(xiàng)目建立起對(duì)后端的具體概念，知道后端通常如何實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯，代碼長(zhǎng)什么樣，這個(gè)過程中要注意哪些問題，常用技術(shù)棧是什么。腦海里建立起這些概念后，就可以用一個(gè)空項(xiàng)目縫合各個(gè)項(xiàng)目的亮點(diǎn)和一些技術(shù)文章的亮點(diǎn)了，但場(chǎng)景不能照搬。這個(gè)空項(xiàng)目可以一行代碼都沒有，但那些技術(shù)方案一定要熟。比如這個(gè)技術(shù)文章：完全可以寫進(jìn)自己的簡(jiǎn)歷里，包裝一個(gè)場(chǎng)景，說成是自己想的性能優(yōu)化方案，體現(xiàn)你的思考。這一點(diǎn)很重要，我春招面下來，很直接的感受就是對(duì)于校招生來說，技術(shù)方案有問題...

哎，不想說什么了這讓剛畢業(yè)的學(xué)生怎么搞

經(jīng)歷今年暑期大廠面試的，很多崗位是不是都問了AI相關(guān)問題，這就是接下來的趨勢(shì)，想要進(jìn)大廠或者垂直領(lǐng)域獨(dú)角獸企業(yè)，不管什么崗位，擁抱AI就對(duì)了需求可能會(huì)增多的崗位：1、AI算法工程師/科學(xué)家（核心層）：LLM工程師/研究員： 預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、RLHF、Prompt工程、Agent開發(fā)、模型壓縮與部署。多模態(tài)算法工程師： 融合文本、圖像、語音、視頻的理解與生成。AIGC算法工程師： 圖像、視頻、3D內(nèi)容生成等。計(jì)算機(jī)視覺/自然語言處理工程師（與大模型結(jié)合）： 即使是傳統(tǒng)CV/NLP，也需要與大模型技術(shù)結(jié)合應(yīng)用。MLOps工程師： 負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的全生命周期管理，包括開發(fā)、部署、監(jiān)控和迭代。2、AI...