我认为实习的产出有以下几个部分构成，日常工作安排，协助mentor进行需求开发，阅读相关业务文档。产出的唯一原则就是：你学到了，就是自己的，就可以写到自己的实习经历上面。从接口调试、数据库优化到参与业务逻辑落地，每一行代码、每一次 bug 修复都是实打实的积累。不虚构项目、不夸大成果，靠真实能力立足，踏实比光鲜更重要。#你的实习产出是真实的还是包装的？#

目前只有携程、美团、蚂蚁、阿里给了笔试，个人体感算法题都称不上难，纯粹就是拿算法竞赛里面的、别人不会专门去学的知识点卡人，非常没意思，而且像腾讯字节这种顶级大厂都已经完全不看笔试了，笔试完全就是为了合理刷人存在的，但如果真要刷人，笔试强也救不了简历拉胯、面试表现差，真的是越来越没意义。

AI Infra 是未来 5–10 年非常确定的岗位方向之一，而且相比纯算法岗，门槛更工程化、需求更大、年龄更友好。AI Infra 技能栈你可以把技能栈理解为 4 层：第1层：基础工程能力（必须）这是门槛：LinuxPython / Go计算机网络操作系统DockerKubernetes数据库（MySQL / Redis）分布式系统基础API开发（FastAPI / Flask）并发 / 异步 / 队列（Kafka / RabbitMQ）这一层本质是：后端工程师能力第2层：AI工程能力这一层开始进入 AI Infra：PyTorch 基础模型推理（inference）模型部署（TorchSe...