我目前学习过python基础，mysql基础，学习了fastapi；redis和SFT了解了一点点，之前跟在黑马后面学习过RAG、agent的demo级别的项目，还有黑马的mysql和fastapi的一个模仿今日头条的demo项目，然后深度学习和强化学习的基础理论知识有了解一遍，关于大模型的一些概念有了解一点，比如MCP、transform结构、React（但是这些只是了解概念）。我当前适合朝哪个方向靠？为了找到实习，我还需要学习什么？有什么推荐的可以放在简历上的项目吗？求大佬指点，目前研一，专业非科班

最近帮几个朋友改过简历，发现大家的简历普遍存在一些问题:技术栈简单罗列，不能友好的引导面试官的提问，并且体系混乱，岗位jd针对性不强项目多而杂或者是少且不精，重点不突出，没有明确的数据指标，或数据指标严重失真项目的选取过于陈旧化，仍然停留在数年前已经几乎人手一份的项目，差异性不足。针对发现的这些问题，我总结了一些针对 AI 应用开发岗的通用思路，分享给大家。一 . 整体结构怎么安排AI 应用岗介于算法和工程之间，简历结构建议：基本信息 → 教育背景→ 实习经历→项目经历 →技术栈 。项目经理往前放，原因很简单——HR 看简历平均 6 秒，先让他看到你经历过什么，有什么突出的差异化能力，建议放 ...

虽然本人是Java选手，但实在找不到实习，投了一个python数据处理的，请问各位大佬这个岗位咋样

1. 请做一个简短的自我介绍2. 在你的项目里，挑一个技术难度大点介绍一下3. 你平时工作中用过哪些 AI 编程工具4. 对 Python 掌握如何？在你的实际使用里主要承担什么角色5. 对协程了解吗如果面试官保留“协程”这个点，其实完全可以只从 Python 角度展开。你可以说协程适合 I/O 密集场景，比如异步调用多个外部工具、并发请求检索服务、批量处理模型请求、流式返回等。协程不是让 CPU 计算变快，而是提高等待 I/O 时的资源利用率。在 Agent 场景里，协程比较适合做并发检索、多工具并发探测、异步日志上报、流式 token 处理这些事情。如果继续深入，可以提一下 asyncio...