AI技术岗入门从易到难

2026年，大模型不再只是实验室里的技术奇迹。它正走出PPT，深入各行各业，重构生产流程与用户体验。随之而来的，是人才需求的结构性升级，如果你正在寻找AI大模型领域的职业机会，那么你关注的不应只是公司的名气，更要看其技术是否够硬、场景是否真实、数据是否闭环、团队是否顶尖。这份清单，就是我以一线视角，为大家绘制的一张“高质量机会地图”。一、头部互联网 / 科技大厂公司名称公司类型业务方向投递渠道字节跳动互联网大厂大模型、AIGC、海外 AI 产品、AI 音乐 / 文创、智能体开发1. 官网：字节跳动校园招聘（设 AI 产品经理专项）；2. 内推：牛客网 / 脉脉字节内推码；3. 专项：顶尖人才计...

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）

📍面试公司：华为🕐面试时间：2026.1.20💻面试岗位：AI应用工程师❓面试问题：主要问了一些比较基础的问题，比如解释一下transformer的原理，一个7B的模型，用BF16精度需要多少显存？还有可能有什么显存开销？存放在哪里？然后后面就是手撕代码环节，这部分出的题不是很难，就是求给定一个数K，和一个列表，对列表里的数进行+K或者-K的操作，求其最小的极差。🙌面试感想：第一次面试大厂，太紧张了，简单的问题也没有答上来很多，感觉问的八股特别细。后面代码题没有做出来直接凉凉。面试官挺好的，一直在引导，但是自己题刷得太少了，整体难度不是很高，还是刷题问题。后续问了HR，说挂了基本上都告...

去年暑假摆烂了两个月，导致实习到 11 月才找到由于时间太晚，自己又心急，面过第一家小厂就去了，没有多面几家比较。结果进去干的全是脏活，没干多久就跑路了。感觉年末了 hc 少打算沉淀到 1 月再投，就一直没面试，在学校的各种空教室辗转腾挪期末被硬控了 20 天，还好没挂科，结果现在发现进度太慢自己总有种准备考试的心态，总是想准备好再面，可能也正是如此才一直“错过”