数字马力一般面完多久出结果？    

背景发现还是有很多牛油对市面上的AI工程师抱有很大的幻想，作为一个年初刚从大数据夹娃工程师转成AI工程师的老兵油子，我很有必要狠狠的戳破这些幻想。今年年初刚过完年回来，公司宣布组织内部架构调整，成立AI中台，全面拥抱大模型，第一步先内部招聘转岗，楼主脑子一热就从数据中台转岗到了AI中台。当时满脑子都是微调、训练、数据集、验证集等等等高大上的名词，进来之后无非是换个地方增删改查而已。模型底座所谓AI中台就是封装各种大模型能力，向其它部门提供公共服务，比如说AI网关、agent管理平台、工作流平台等等，涉及到模型微调，数据集训练的基本不会让半路出家的做。如果想要自行学习了解微调可以通过llama-...

（6.13 早上9点到10点）1.项目盘问和一面的有点像，挑一个实习项目进行介绍，然后具体干什么，有哪些难点。比一面可能挖的更深一些，但是你项目认真做的答上来没啥问题2. 问了一下clickhouse数据库（项目中用过）3. 还用了哪些别的数据库4. 对数据库里面一些操作（索引外键约束触发器等）了解吗？4.算法读取一个字符串，返回第一个只出现过一次的字符位置，例如aabcccd，返回2，因为b是第一个只出现过一次的字符。问了一下hashmap相关因为面试官有别的事, 半个小时左右就结束了反问：如果我能够入职，大概会做些什么业务？综合一面和二面，个人感觉字节面试官有个特点，他不会问一个很具体的八股，而是会抛一个大类问题出来（不清楚是全部这样还是单纯我遇到的如此）。比如redis他不会问“redis分布式锁原理是什么？”而是问“你对redis有那些了解?这种情况就尽量思维发散，猛猛说，把你知道的全说出来。还可以稍微有点技巧，把你拿手的部分保留一点，等面试官深挖时再详细解释。两个小时后收到通知，约下周二的HR面。呜呜，感觉offer在向我招手

AI 来了AI 目前来说可以是非常非常的火热！但凡是个程序员都不好意思说没用过 AI，在面试的时候面试官也爱问 AI 这些东西。尤其是又出现了AI Agent、RAG、向量数据库、MCP这些东西，进一步对 AI 进行了赋能。让 AI 的火热程度又燃烧了一把！对于 Java 来说，在使用 AI 上也是迎来了一次大的变革，它就是 SpringAI！看名字就知道它是由 Spring 官方团队开发的，与 SpringBoot 高度的集成，在使用体验上非常的爽快，还是 "配置 --> 注入 --> 使用" 这三把斧。项目介绍大麦AI 是一套具有 AI 实战意义的项目，通过...