AI时代，哪些岗位最容易被淘汰

这Gemini3太屌了吧？从设计稿到实际代码基本上几分钟就能出来就说了一句话，连rolI的过程都没有，一个台球游戏就出

也是没想到AI面试这个环节，我居然想把这个事提出来说说。起因也是在某一天，我一怒之下打开了20个AI面试链接，逐个看大家的回答，没想到让我印象深刻的不是谁答的好，而是穿睡衣面试的比例这么高！20个画面里至少有5-6个同学穿着睡衣面的😄我看见了各种款式的睡衣，什么法兰绒的、条纹的、卡通图案、小豹纹的……emmm……作为企业视角，对于AI面试的看法就是：它一定会逐渐替代人面（初面）因为更加公平和客观，所以你们未来一定会收到更多的AI面，还是希望大家要早点认真对待，先人一步，才能抓住更多的机会啊！

什么方向可替代性低？    

为什么在前端岗位大量减少、存量前端大量待业的背景下，牛客上却很多前端晒校招offer和分享经验?是幸存者偏差吗?是前端的特点导致高级岗位少初级岗位多？还是企业更偏爱校招生?

说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...

一边说是说Ai橄榄前端，前端已死，一边是不少人通过前端挤进了it行业，反倒是后端水深火热。表象上看起来很矛盾

笔者在秋招前由于有DB研发背景，试图找过数据开发岗的工作，最近心有所感，看现在的Agent开发岗越看越像数据开发岗，故写下这篇随想。  安慰大家，就算 oai 爆炸了，大家也不会被辞退的。 笔者一直很希望 oai 跟 nv 一起爆炸让笔者捡便宜显卡。 为什么不让加删除线，牛客怎么搞的  以下是两者在核心维度的映射对比：    维度 数据开发现状 Agent 开发现状     技术栈形态 以 SQL 为主。Java/Scala 因偏重而较少使用。 以 Prompt 为核心的自然语言，Python 和 Java/Go 也是有不少存在感的。   准入与门槛 技术门槛低于后端，学历门槛高于后端。 逻辑...

学历：双非本上海某211硕技术栈情况：目前学了java那一套技术栈有一个3000人的厂(不知道算不算中厂)实习。保研后空闲几个月因为未来发论文可能需要用到ai方面的知识，将机器学习、深度学习、nlp过了一遍。又觉得未来大概率进不了算法岗又补充了一些ai应用方面的技术栈如，langchain、langchain4j等。补充：我是很想进算法岗赚大钱卷的，但是最近没有所谓的“毕业生存危机”后就摆了下来(相比之前泡图书馆次数少了很多很多在宿舍打游戏时间偏多)，觉得人生应该追求wlb，过着老婆孩子热炕头的平凡生活，想进一个国企尝试拿个18-20w年包摆烂(国企的话技术栈一般都是java吧目前已经极限入党)。现在是既舍不得java技术栈(之前学太多了,但是其实大二又学了一年的嵌入式java学习时长估计也就一年)，又想看看ai岗有没有能尝试的岗位毕竟算法岗拿的多。感叹年轻真好，自己也一直在走弯路摸索(计算机方向都快走了一遍)，好在续费上了三年想好好规划。“看五年，想三年，踏踏实实做一年”，求大家讨论讨论，也给后续看到要读研的兄弟当个参考。

最近，如果你关注算力、AI 或服务器相关岗位，大概率已经刷到过“英伟达H200可能放开供应”的消息。对还在投简历、做选择的应届生来说，这看起来像是一条离自己很远的行业新闻，但实际上，它可能会直接影响你未来三到五年的职业路径。当这条消息在行业内传开时，最兴奋的是模型训练公司，最冷静的是大型互联网厂，而真正情绪波动最大的，是不少国资算力平台的内部员工。这种反差，本身就值得警惕。按理说这个时候我应该举例子，就是我提到的“国资算力平台”具体是谁，但我不想写，因为往小了写，就是那几家，往大了些，几乎所有和央国企或者国资沾边的公司，都有这样的部门。抛开“赢”学不谈，到目前为止，你几乎找不到一个由国资算力体...

2026年1月16日，春招提前批已悄然开启。你是否还在为投出50份简历却仅收到3个面试邀约而焦虑？为何精心打磨的简历总在第一轮就被淘汰？答案很现实：你的简历可能根本没被HR看到，而是被AI系统在几秒内过滤掉了。春招不是碰运气，而是一场系统性战役。从简历投递节奏、岗位匹配逻辑，到AI面试应对，每一个环节都决定成败。面对国家电网1:30的竞争比、银行春招岗位缩减但竞争上升的现实，盲目海投早已失效。你需要的是策略驱动的精准行动。把握节奏：春招三阶段行动指南春招分为三个关键阶段，每一阶段都有其独特策略，错过时机将大幅降低成功率。第一阶段：提前批（2026年1月–2月中旬）——抢早不抢晚这是含金量最高的窗口期。TP-LINK、百度MTS管培生等企业已从1月16日起陆续开放申请，部分岗位免笔试、直接面试，流程极简。但岗位数量有限，且“随投随筛、招满即止”。你必须在公告发布后3–10天内完成投递，避开首日拥堵和截止日崩溃。建议优先投递梦企与高匹配度岗位，抢占先机。第二阶段：主批（2月16日–4月中旬）——集中火力攻坚这是“金三银四”的主战场，腾讯、阿里巴巴、字节跳动等互联网大厂集中释放岗位。此阶段流程完整，包含笔试、多轮面试，竞争激烈。你需要保持每日投递3–5家的节奏，重点跟进已投递岗位的笔试通知与面试邀约。3月是笔试高峰期，提前刷透行测与专业题是关键。第三阶段：补录（4月下旬–5月）——兜底不放弃主批未招满或候选人毁约后释放的岗位在此阶段开放。虽然数量较少，但竞争相对较小，是“主批失利”者的最后机会。此时应聚焦保底企业，同时持续关注国央企如中国石化、中国海油的春季补招。行动提示：立即列出你的意向企业清单，标注各阶段截止时间，设置日历提醒，避免遗漏。突破筛选：AI时代的简历优化方法论为什么你的简历石沉大海？因为80%的简历在抵达HR前已被ATS（自动筛选系统）淘汰。企业端已有52.6%使用AI简历筛选，77%已应用或评估AI招聘工具1。你的简历必须先通过AI，才有机会进入人工评审。第一步：确保格式合规，让AI“读懂”你的简历ATS无法识别表格、图片、特殊字体或复杂排版。必须使用纯文本、标准字体（如宋体、Arial）、清晰标题层级。避免使用页眉页脚、文本框或艺术字。简历文件建议导出为PDF，命名格式为“姓名-岗位-联系方式”，如“张三-算法工程师-138XXXX1234”。第二步：实现关键词精准匹配AI通过NLP技术提取JD中的核心关键词，如“Python”“Spring Boot”“用户增长”。你必须将这些关键词自然嵌入项目描述中。例如，将“参与后端开发”改为“使用Spring Boot+Redis构建用户服务，支撑日活10万+”。建议每份简历投递前，手动提取JD中5–8个高频词并覆盖。第三步：用STAR法则+数据化表达重构经历模糊表述如“负责社群运营”在AI眼中毫无价值。必须改写为：“通过用户分层与内容策略，30天内提升社群活跃度65%，转化付费用户200+”。量化成果是提升AI评分的核心。某案例显示，优化后AI评分从62分升至91分。精准投递：从海投到狙击的策略升级海投是效率最低的求职方式。数据显示，盲目海投的简历回复率不足5%，而针对性投递可达30%以上。你必须升级为“精准狙击”策略。第一，明确三类企业定位- 梦企（冲刺）：目标明确、竞争力强的企业，如腾讯AI岗、阿里云。即使失败也能积累经验。- 匹配（主攻）：专业、技能、经历高度契合的企业，是成功率最高的主战场。- 保底（兜底）：确保有Offer的选择，如地方国企、中小厂技术岗。第二，杜绝“万能简历”每投递一个岗位，必须根据JD微调简历内容，突出相关技能与项目。一份简历通投所有岗位，匹配度评分必然低下。第三，建立投递追踪系统使用表格记录公司、岗位、投递时间、状态（已投/笔试/面试/拒信）。推荐字段包括：企业名称、岗位JD链接、简历版本、跟进时间、HR联系方式。避免“投完就忘”，确保及时跟进。行动提示：现在就去检查你的简历是否含表格或图片？立即导出一份ATS兼容版本备用。备战面试：技术岗的实战准备路径通过简历筛选只是第一步。技术岗面试涵盖AI面试、群面、专业答辩等多种形式，必须针对性准备。AI面试：用逻辑与表达赢得机器认可60%的应届生已收到AI面试邀约1。AI评估语言流畅度、关键词密度、情绪稳定性。建议使用牛客AI模拟系统进行全真练习，确保回答结构清晰、语速适中、无冗余填充词（如“呃”“然后”）。群面：在团队中脱颖而出群面考察逻辑思维、表达能力与协作意识。可通过牛客群面产品模拟抢麦、观点陈述与总结环节。记住：不争第一，但要贡献关键观点；不打断他人，但要抓住时机输出。专业面：用项目细节证明技术深度面试官最常问：“你项目中最大的技术难点是什么？”你必须提前梳理项目中的技术选型、性能瓶颈与解决方案。例如：“使用RabbitMQ实现削峰填谷，将系统QPS从1000提升至5000”。避免泛泛而谈，聚焦具体技术决策。信息准备：研究企业与岗位面试前必须了解企业主营业务、技术栈、近期动态。例如，应聘阿里云需了解其AI产品布局；投递国家电网需熟悉其电力系统架构。这些信息将成为你提问环节的加分项。结语：立即行动，制定你的春招计划春招是一场时间、策略与执行力的综合较量。从2026年1月16日开始，每一天都至关重要。不要再用一份简历海投50家，不要再等到4月才开始准备。立即执行以下四步：1. 优化简历：检查格式、匹配关键词、量化经历，确保通过AI筛选。2. 制定日程：列出三阶段目标企业，标注关键时间节点。3. 精准投递：按梦企、匹配、保底分类，每日投递3–5家。4. 备战面试：使用AI模拟、刷真题、复盘项目，提升实战能力。春招没有侥幸，只有准备充分的人才能胜出。现在，就去优化你的简历，制定属于你的春招行动计划表。机会，永远留给有策略的人。

我是今年毕业的学生，本硕双9，进公司后，发现做的和自己预期差太多了，做的东西在外面没有对应的岗位，担心被裁就GG了，所以想把丢掉的再捡起来，想咨询一下各位今年Java行情和下面的问题：1、Java后端目前还值得学吗？2、需要加一个Java + Ai agent项目吗？我目前在做的还是和AI有一些关系的，LLM大模型和MOE大模型之类的一些基础理论我在读研的时候也接触过；我当下的想法是把校招简历上的一个项目继续打磨，额外再做一个AI agent项目，牛客上大佬很多，有没有什么建议

鼠鼠现在很迷茫现在不知道该走什么方向，刚学两个月java看到网上很多人说java后端太卷根本不好投简历，说现在前端形势回暖可以考虑转前端甚至可以进大厂，到底是现在转前端或者运维测试还是继续java 求助各位佬给点建议

佬们，主播是 27 届江苏省专转本升的南京二本，之前学了一段时间的 Java，苍穹外卖，黑马点评，黑马商城。今年是 AI 元年，现在 Python 大模型应用开发比较火，像 15 年前的 Java 一样，都说选择大于努力，我现在 Java 转 Python 大模型应用开发会比我走 Java 开发要好吗？但是 Java 该学的东西我也都学了，我现在应该如何抉择？

沈阳好找工作嘛！！！裸辞有点害怕啊！

哥哥们我可以打个小广告吗 心理学问卷调研 有报酬实验主要针对AI使用，不会涉及您的薪资、公司、银行卡等敏感信息。收集的问卷数据全部用于学术研究。预计下周一开始。总计十个工作日，周末不需要填写，每天两次问卷填写，每天总时长2分钟以内（大概15道左右单选题）。第一天会有一个额外的人口学信息的收集问卷，主要涉及性别，年龄，岗位，手机号（用于后续奖励发放和通知），AI使用习惯等信息。感兴趣可以私信我

楼主在12月的最后一天，收到的两个offer，实在很纠结，都是和AI应用相关，但小赢JD上还写了需要点算法，不知道是否是纸面要求高，进去打螺丝，base阅文会高一点，但不多，如何选呢？1、阅文集团 AI应用开发 上海2、小赢科技 应用算法 深圳

小雨是大三的电子工程专业女生，对AI充满热情。2025年暑假前，她决定找份AI相关的实习，积累经验，为毕业后入行铺路。找实习不像秋招那么正式，但竞争激烈，尤其是AI领域。大厂实习生岗位少，门槛高：需项目经验、编程技能，还得懂算法。小雨起点一般，没进过实验室，但她有股韧劲。从大一接触Arduino编程，到大二自学Python，她一直梦想用AI解决环保问题，如智能垃圾分类。找实习第一关：信息收集。小雨刷BOSS直聘、实习僧和LinkedIn，锁定目标公司：百度、华为和小米。她研究岗位JD：AI实习生需会机器视觉或NLP。她缺实习，但有学校项目：用OpenCV做的物体检测系统，能识别塑料瓶，准确率90%。但简历写得太平淡，投了十家，只回了两家。小雨意识到问题：简历没亮点，HR看一眼就pass。她上网求助，看到学姐分享找实习心得：用AI工具优化简历。下载泡泡小程序AiCV简历王后，小雨输入数据，AI生成专业版：三句自介“我是小雨，AI视觉方向，在校项目1年”；成果“物体检测项目，准确率90%，应用于环保”；价值“能为贵公司智能硬件贡献算法优化”。简历附带GitHub链接，瞬间高端。小雨感慨，这工具像私人教练，帮她突出优势。拿着新简历，小雨开始行动。第一目标：百度Apollo实习。投递后，收到在线测评：算法题和简答。她刷LeetCode，复习动态规划，顺利通过。面试第一轮，技术官问：“实习期望？”小雨用STAR法：任务“希望参与自动驾驶项目”；行动“自学ROS框架，结果模拟车道检测成功”。面试官追问挑战，她说“数据标注耗时，我用自动化工具缩短50%”。过关。第二轮小组讨论：模拟AI伦理案例。小雨发言积极，强调公平性，团队协作好。HR面时，问“为什么找AI实习？”小雨说：“想从实践中成长，AI能推动可持续发展。”她提到平衡学业和实习，显示时间管理。最终，百度offer到手：AI算法实习生，月薪8000，远程可行。但小雨没止步，她想多实习对比。下一个是华为云AI实验室。投递后，笔试是数学建模，她用Matlab解题。面试中，官问项目细节，小雨演示代码，解释神经网络层。挑战来临：官问“实习中遇到bug怎么调试？”她分享经历“用pdb工具一步步trace，解决问题时间减半”。华为看重创新，小雨提到环保idea，官感兴趣。offer来了：数据科学实习，机会参与真实项目。小米是第三家。小米AIoT方向对口，小雨的项目正好匹配。面试线上，官问“实习规划？”她规划清晰：第一月学框架，第二月贡献代码。实习中，她遇到难题：模型过拟合。她查论文，用dropout优化，效果提升20%。小米氛围年轻，实习生多，小雨结识朋友，交换经验。找实习过程有低谷。一次投谷歌实习，被刷因经验不足。小雨哭了，但妈妈鼓励：“失败是常态，坚持。”她调整：加入AI微信群，参加线上meetup。一次活动，她pitch环保AI，获导师指导。导师建议：实习不止大厂，小公司也能学多。她试了家创业公司，实习AI产品助理，负责测试模型。虽小，但上手快，学到从需求到部署的全链条。实习结束，小雨收获满满：代码能力up，简历添彩，还拿推荐信。回校，她分享经验：找AI实习，基础+项目+工具是关键。泡泡小程序AiCV简历王是她的秘密武器，让求职高效。如今，小雨大四，凭实习经验，秋招轻松拿offer。找实习是桥梁，从校园到职场，勇敢迈出第一步，你也能圆AI梦！

一、引言 又到了一年一度的年终复盘时刻。 复盘，从来不只是回看已经发生的事情，更重要的是——为尚未发生的未来，提前铺路、校准方向。 回望 2025 年，其实很长一段时间里，我始终没有真正找到自己的方向。工作之外，谈不上热爱，也谈不上笃定，只是在惯性中前行。 直到 2025 年的尾声，才终于看清了一些东西：哪些是必须坚持的，哪些是可以放下的，也逐渐摸索出几条更属于自己的路径。这一年，并非突然开悟，而是反复碰壁后的沉淀与取舍。 依旧按照惯例，沿着时间的轨迹，回到 2025 年的起点，梳理这一整年里的得与失、进与退，也为下一阶段的自己，留下些什么。 二、技术（AI驱动）  2025 年，是 AI 加...

目前来看ai对大部分岗位冲击较小