1-深挖简历（针对于业务指标间的关系和模型调优的动作）2-说出你了解到的AI Agent的产品3-对比你觉得市场最好的AI产品和最不好的AI产品4-平时会关注一些AI或Agent方向的资讯吗？关注的渠道是什么？5-反问

第一步 定方向不同赛道的核心能力要求差异显著，算法 / 研发方向侧重编程与ML/DL核心基础，大模型应用方向聚焦LangChain、Prompt工程、RAG等实操技能，数据标注 / 处理方向主打Excel、SQL与数据清洗、标注工具的使用能力，AI产品 / 运营方向则看重竞品分析、需求文档撰写与数据分析能力，精准定位才能避免盲目发力第二步 打基础必备项为熟练掌握 Python或NumPy、Pandas、Matplotlib配套库，刷 0道左右覆盖数组、链表、树、动态规划等核心模块的LeetCode经典题型，理解线性代数、概率论等数学基础与机器学习、深度学习的核心概念，框架层面无需贪多，精通PyTorch或 TensorFlow 其一即可；有余力可补充大模型微调、RAG技术，或Docker、FastAPI 等模型部署技能，以及 Git、LabelImg 等实用工具的使用，作为求职的核心加分项第三步 做项目打造2-3个高质量实战项目，这是 AI 实习求职的核心敲门砖，含金量远高于各类证书，基础项目可落地基于CNN的图像分类、基于BERT微调的文本分类，进阶可尝试大模型RAG应用、简单的模型微调等，做项目的关键并非单纯罗列技术，而是突出解决问题的完整思路，同时量化模型优化的实际结果，让项目成果更具说服力第四步 投简历针对性梳理简历，重点突出项目经历与目标岗位的技能匹配度；同时做好面试准备，吃透自身项目的每一个细节，巩固 AI 基础概念与编程实操能力，面试中清晰表达自身的思考逻辑与实践过程，便能大幅提升拿下实习 offer 的概率

首先得明确：意向岗位的基础技能是什么？其实就是 JD 里重复出现频率最高的要求，大概刷 100 个岗位描述就能摸清楚。比如 AI 产品岗，核心就是 AI 能力（prompt、agent、AI coding）+ 产品经理基本功（用户需求挖掘、功能设计、画原型、写 PRD）明确目标后，就得针对性准备简历上的 AI 项目。这里重点说下怎么打造能写进简历的 AI 项目 —— 核心态度是：别把 AI 项目想太复杂，本质上它就是你已掌握的 AI 技能的一次集中展示🚬Prompt 部分现在不太建议单独把 Prompt 做成一个 AI 项目（分量有点轻...）不过我入行初期，把接触到的各类优质 Prompt（比如李继刚老师、云中江树老师分享的内容）拆解后，换不同需求复现 —— 不管是用 Lang GPT、Lisp 还是 Markdown 实现任务解决、卡片生成，只要是为解决问题写的 Prompt，我都整理进飞书文档，把文档链接附在简历上，之后就拿到了美团的面邀。给牛友们做个思路参考，别小看自己的每一次尝试Agent 方向还是那句老话：先模仿再创新。先选个顺手的平台（Coze、Dify、N8N 都可以），找 Agent 搭建的保姆级教程视频，一步步跟着复现。成功跑通后，再考虑做功能优化、重构或者新增模块，甚至自己从零搭建一个同类型智能体。这个过程中，重点关注那些 “达不到预期效果” 的环节 —— 哪怕暂时解决不了，也要先思考问题出在哪、可能的解决方向是什么AI Coding 方向现在 Cursor、Claude Code 这类 AI 编程工具基本能实现零基础编程，所以这部分核心不是 “怎么做”，而是 “做什么”。别急着直接输入需求，先想清楚几个问题：这个 Demo 要解决什么用户痛点？目标用户画像是怎样的？怎么触达用户？后续有哪些优化空间？（这看似繁琐，但绝对是面试必问 Top1，懂的都懂）如果时间允许，最好先写个简单的 PRD，能让 AI 工具更精准地完成你的需求。项目不用追求功能多全，聚焦 1-3 个核心功能点就行，关键是要有新意，能做全栈项目更好

1.上段实习面向的用户群体是什么2.怎么从建筑转向AI产品的3.过往实习中最有成就感的经历是什么4.实习中遇到过协作上的困难吗，怎么解决的?收获是什么?5.未来职业规划是什么6.对元宝有什么了解7.所以实习的期待是什么8.讲讲运营小红书的过程