找意向产品运营/PM一起互相监督，备战秋招

实习没人带≈没人管，没人管直接开启带薪自习模式，自学起来，平时看看公司的项目，搞明白，形成产出包装成自己的项目，为下一份工作，做好准备。或者平时和同事多交流，看看他们是做什么项目，虚心请教，弄明白形成你自己的项目。如果没人带，还找不到人请教问题，或者团队内氛围太差没人搭理你，平时给你安排的需求还很多，研究半天没一点进展，那真是难受，不行就跑路吧

这offer是不是不太对劲啊

1.实习介绍2.项目介绍(黑马点评)，为什么选择这个项目?3.算法题1(只说思路):大小为 N的数组 a,找到数组中比K大的数。复杂度是多少?4.算法题2(只说思路):假如说给你两个正序的数组，然后找到这两个数组的中位数，该怎么解?复杂度?5.体系结构，或者说在编译器优化的一个过程中，会有一个重要的概念叫指令重排。什么是指令重排?6.线程调度都知道哪些，都有哪些调度算法?7.在校期间有没有对一些前沿的 A大 A大模型的技术有没有了解?有掌握一些，比如说类似 Agent。 CP 啊，或说 function calling，或说 ATOA 这种一些，或说 rag 啊，这些技术吗?有去有去学习吗?比如说 agent、rag8. RAG 能解决什么问题?9.聊非技术问题，自学能力、为什么转行之类的。10.反问。

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...