🧩 互联网/科技大厂（春招主力）字节跳动：5000+岗位，扩招20%，研发/算法/前端/客户端热招阿里巴巴：7000+offer，AI岗超60%百度：4000+offer，AI岗超90%腾讯：AI+技术岗扩招美团：2026届补招6000人、2027届实习3000+京东：3.5万个岗位，薪酬上调华为：AI/大模型/自动驾驶热招vivo、中兴、优必选、大族激光：3月集中招聘🚗 新能源/汽车比亚迪、小鹏、广汽、蔚来、理想奇瑞捷豹路虎、上汽通用五菱、岚图、赛力斯赛科技、瑞声科技🏭 制造/电子/半导体TCL、格力、美的、海信、长虹通威、新和成、惠科、胜宏科技北京发那科、豪迈、和而泰🏦 央国企/金融/运营商南方电网、华润、招商、广晟、广新、越秀中国移动、中国联通（3.10）、中国电信（3.15）招商银行、浦发、中信、平安、民生、华夏中国电科、中国一汽、中广核、中建、中铁🎮 游戏/文娱点点互动（3.2启动）、盛趣游戏（3.10）多益网络、宝宝巴士、友塔游戏🧴 快消/零售欧莱雅、雀巢、全棉时代、汇添富基金🏥 医疗/生物英科医疗、新和成、啄木鸟医疗

现在AI技能是求职的默认必备技能，不管是传统的前后端项目还是现在AI潮流新涌出的AI应用开发工程师、AI Agent工程师以及最顶的AI 算法工程师，笔者为前端岗位，秋招投递了15+互联网大厂，收获3家大厂Offer（快手、京东、拼多多），下面聊聊个人对面试中的AI的一些idea：总结（通过JD总结要学什么）前端基础JS&算法、React&Vue框架、Vite、Monorepo、Pnpm工程化、性能优化、主流（微前端、SSR、大前端）仍为基础，全栈+AI是亮点，前端&AI学习：框架前端开发者不再只是 UI 渲染层，而是要理解大模型、Agent、多模态交互，并能在业务中落地 AI 能力。整体架构可以分为四层：AI基础知识大模型基础核心概念：LLM（大语言模型）、Token、上下文窗口、Embedding、微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）。关键能力：文本生成、代码生成、多模态理解（文生图 / 文生视频）、知识问答。前端视角：如何通过 API 调用模型、如何处理流式输出（SSE/WebSocket）、如何优化 Token 消耗。Agent 与 RAGAgent：能自主规划、调用工具、完成复杂任务的 AI 实体（如 Coze 扣子、TRAE）。RAG（检索增强生成）：结合私有知识库，让大模型回答更精准、可控。前端视角：如何设计 Agent 交互界面、如何展示 RAG 检索过程、如何做多轮对话管理。多模态 AI核心：文本、图像、音频、视频的融合生成与理解（如剪映的 AI 生成、实时交互）。前端视角：Canvas/WebGL 渲染、WebRTC 实时流、WebGPU 加速、多模态内容预览与编辑。AI工具链应用场景AI IDE 开发（TRAE、Cursor 方向）核心：打造端到端生成真实软件的智能协作平台。前端职责：AI 功能交互实现（代码生成、代码理解、知识问答）、IDE 内核框架开发、插件生态与工具链。技术栈：React/TypeScript、WebAssembly、Monaco Editor、WebSocket/SSE。Agent 平台开发（Coze、HiAgent 方向）核心：新一代 AI Agent 平台，支持协同办公与应用开发。前端职责：LLM 驱动的 AI Agent 框架实现、多 Agent 协同界面、可视化编排工具。技术栈：React/Vue、状态管理、可视化编辑器、实时通信。多模态创作与交互（剪映、抖音方向）核心：生成模型优化、多模态内容合成、实时交互体验提升。前端职责：AI 生成内容预览、实时滤镜 / 特效、多模态编辑界面。技术栈：WebGL/WebGPU、WebRTC、Canvas、性能优化（FPS、内存）。AI + 全栈开发（小红书、美团方向）核心：在 AI Coding 工具协助下完成前后端开发、测试、部署。前端职责：全栈开发、AI 辅助需求分析与方案设计、提升开发效率。技术栈：Node.js/Python、前后端协作、CI/CD、AI 工具深度使用。可视化与 AI 交互（同顺方向）核心：大模型应用的可视化交互、RAG/Agent 工作流演示。前端职责：可视化 Prompt 编排、多轮对话可视化、模型输出调试界面。技术栈：ECharts/D3.js、流程图库、实时数据渲染、响应式设计。工程化与能力要求前端基础扎实的 HTML/CSS/JS/TS，熟悉 React/Vue 等框架。工程化工具：Webpack/Vite、NPM/Yarn、CI/CD、自动化测试。跨端能力：WebAssembly、Electron、Taro 等。AI 工程化模型接入：OpenAI API、火山方舟 SDK、流式输出处理。性能优化：Token 压缩、缓存策略、推理延迟优化、首屏加载。安全合规：数据脱敏、隐私计算、内容审核。软能力拥抱新技术，紧跟 AI 前沿，不设边界。跨团队协作：与算法、后端、产品紧密配合。创新思维：将 AI 技术与前端体验创造性结合。

由于主包的拖延症，一直拖到了现在才写这篇帖子，因为觉得自己的去向一般，迟迟也没有动笔，突然在一个肝论文的深夜，看到自己写的暑期实习的帖子，决定还是提笔记录一下这段难忘的时光主包于9月初结束了在某互联网大厂的暑期实习，并没有成功转正其实在7月初就看出了端倪，并在8月上旬就开始复习并准备秋招，从8月中旬就猛猛加入面试大军了但是真的要提的一点是：传统开发已经不太推荐走了，不管是传统的前端还是后端，目前AI已成潮流，无论什么岗位都在问AI相关的知识，同时AI使得开发岗的工作效率大幅提高，一个人能干好几个人的活儿根据今年秋招的形式来看，不沾AI的传统开发岗位基本工资都开不高，而沾AI的AI infra、大模型算法，以及与大模型业务有关的应用开发，基础上下游业务不管是岗位数还是薪资比起往年都涨了很大一截，因此推荐后浪宝宝们（特别是学历里带9的），勇敢的加入ai的浪潮吧！互联网的offer如下：（1）京东：二轮面试+一轮HR，开奖大SP（2）Shopee：三轮面试+一轮HR，开奖大SP（3）钉钉：二轮面试+一轮HR，大白菜（4）高德：二轮面试+一轮HR，小SP（阿里今年给传统开发是真的开不起价）（5）阿里云：二轮面试+一轮HR，面试均通过，泡死了（很有可能是暑期拒过offer的原因）（6）滴滴：三轮面试+无HR，大SP（7）得物：两轮还是三轮我忘了，面试都过了，12月跑过来和我说原部门没有HC了让我换部门加面，寻思不会去，拒面了，就没开奖（8）字节系懂车帝：三轮面试+一轮HR，感觉已经给到他们那边的顶了，应该是SSP了（9）字节跳动：三轮面试+一轮HR，开奖大SP其余流程：小红书二面拒面OPPO三面拒面百度泡挂了阿里国际泡挂了小鹏HR面拒面值得一提的是腾讯，先是WXG捞我起来，不能从10月实习到毕业秒挂，接着又是CDG，面到三面了已经说到进来做什么了，秒挂，被IEG捞起来KPI面，面试官急的像要去投胎，然后又被WXG捞起来二面过，不约三面直接挂，腾讯你是要咋的？（怨气值MAX）在互联网结束后，又加入了国央企的面试行列，事实证明，即使双九+互联网实习，在目前国央企行列中依然啥也不是因为我主要投电网、银行总行+省公司、以及中证登、中金所、中债登、运营商等单位，根据今年观察到的情况，参加面试的大部分都是双九或2本9硕，且人手大厂实习，竞争可以说是非常的激烈，也许稳定对于这个高速变化的时代，可能真有一丝吸引力吧。。。我并不是一个很高精力的人，很容易累，抗压能力不好，在面试时候向面试官展示的喜欢新技术，其实不然，完全是一个不太喜欢写代码的人。。。在整个国央企求职周期中（10月-12月），主包在往返北京，上海，杭州，南京，广州等城市多次，交通和住宿合计花了一万元+的情况下一共就拿到两个offer，其中一个就是主包最终的去向（怕开盒就不说是哪家了）PS. 是的，主包在经过的反复地思考，权衡之后，最终还是选择了国企，根据大模型发展的速度，非常担心传统前后端开发，尤其是业务未来的行情，最终还是选择跑路国企了，也不知道这选择是否正确，但是确实是觉得传统前端开发很难吃到AI红利，还容易被取代，前途不甚光明了。当时也曾犹豫过，两边似乎都有自己想要的东西，羡慕互联网的高薪和自由，同时厌恶他的高压，担心传统前端开发未来的前景。选择国央企，其实也失去了很多东西，包括自由，高薪，看到身边的同学一毕业在互联网拿自己4-5倍的工资，以求得在时代浪潮中一时的稳定（未来稳不稳定也不好说，轻松也不一定轻松）归结到最后还是一个问题：你究竟想要什么样的生活？这篇帖子留给牛客社区的后浪们，希望大家都能在下一年的秋招中拿大包！也留给我自己，致敬我自己艰难且并不算太成功的求职之路，始于研二秋，终于研三冬，历经一年半载，付出无数日夜，八股文、算法题、项目背到厌烦。整个人在思想上也发生了很大的蜕变，是真正意义上的成长了。希望我工作后，回来看到这篇帖子时，也能够像现在的我看到暑期实习结束时的帖子时一样，还愿意动笔，写一点什么吧。“潺潺流水终于翻过了群山一座座。”碎碎念（主包失败的感情经历 and 秋招结束后的日本旅游之旅）：在签完三方之后，和喜欢的师兄一起（没错，接前文，是暑期实习那会去哈尔滨找的那个）去了日本北海道和东京旅游，见到了完全不一样的世界，人生第一次出国，玩的特别特别开心，虽然不知道和我同行的他究竟玩的开不开心。我们12月下旬离开大陆，前往北海道，看过了小樽的雪，一起在《情书》的船见坂打卡，看小樽的海，在小樽邮局猛猛拍照，一起逛过了札幌的街道，在狸小路商店街疯狂shopping，在白色恋人公园打卡，也逛过北海道神宫和北海道大学，小傻瓜还能买错机票导致损失5000块。。。我聪明无比的师兄怎么会犯这种错误呢，但大部分时候还是觉得他好可爱喔（恋爱的酸臭味，好像我真的很久没有这么喜欢过一个人了）我们在25年的最后一天，看过了富士山，我常听陈奕迅的富士山下，不曾想他有一天真的能实现。即使“谁能凭爱意要富士山私有。”在26年的第一天起个大早，一起来到浅草寺祈福，去了心心念念的秋叶原（二次元圣地了属于是）也看了东京塔的夜景，去了传说的歌舞伎町。1月2日东京下了一场大雪，我站在雪里想，如果我们能一起看到该多好。后来我独自走了很多地方，去了涉谷，银座，逛了一直想去却没机会的梦校——东京大学。离开东京那天，一个人在日暮里散步，空荡的街道上，时间似乎也变得很慢，一切回归平静，我真的非常喜欢这样的生活。在日本的旅途就像一场永远也不会醒来的梦，虽然是听不懂的语言，不熟悉的交通，但是一切都充满新鲜感，让我感受到——我是真真切切的在“活着”。回国之后，在很多个瞬间，我总是会回忆起二人在日本的时光，原来思念是这样难熬的东西，它不会轰轰烈烈地出现，只会在某个夜晚、某个街角、某个熟悉的瞬间，突然把人拉回过去。我把浅草寺的签裱进了相框里，像是把那段时间小心地封存起来。我想留下些什么，证明我们真的曾经一起走过那段路。我无法留住离开的人，但回忆我会永远留在心底。原来有些相遇，真的不是为了一个结局，而是为了让我们在彼此的生命里留下些什么。“忘掉我跟你恩怨 樱花开了几转 东京之旅一早比一世遥远。”——谢谢你，再见了。

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.AI聊天界面中，当新消息到达时如何平滑地滚动到底部?如果用户正在向上滚动查看历史记录，该如何处理?2.详细说明一下前端如何处理Markdown中的代码块高亮，以及如何支持代码的一键复制。3.在构建AI应用时，你是如何设计Prompt模板管理系统的?4.谈谈你对RAG(检索增强生成)流程中前端职责的理解。5.如何解决流式输出(Streaming)过程中，由于内容长度变化导致的页面布局抖动(Layout Shift)?6.你们项目里是如何处理大模型响应慢的问题的?前端有哪些优化手段?7.介绍一下WebWorker在AI前端应用中的使用场景。8.如果要实现一个类似Notion AI的行内斜杠菜单(SlashCommand)，你的设计思路是什么?9.谈谈React的并发模式(Concurrent Mode)对AI聊天应用有什么帮助?10.如何实现AI生成图片的预览和下载功能，特别是处理Base64和Blob格式?11.什么是提示词注入(Prompt Injection)?前端能做些什么来降低风险?12.性能监控中，针对AI应用有哪些特有的指标?