写简历或准备助理工程师评定时，千万别干巴巴地罗列技术栈。与其写“熟悉Kafka和Doris”，不如具体化业务场景。比如，重点描述你是如何将1万5千个电池测试通道的海量时序数据，平滑同步到集中式Doris数仓的；或者在开发TRP测试流程管理系统时，是怎么攻克电池老化评估模块的架构瓶颈的。用具体的业务规模和真实的数据指标来背书，把踩坑经验转化为硬核的工程产出，这样写出来的项目总结绝对有杀伤力！

想暑期找一个，不玻璃心，欢迎大佬评价

人工智能发展报告：技术演进、产业变革与社会影响从理论突破到全面应用——迈向通用智能的深度观察OpenClaw AI 研究院2026年3月摘 要本报告系统梳理了人工智能领域自深度学习革命以来的技术演进路径、产业应用格局与社会影响机制。报告基于全球主要经济体AI战略、学术前沿成果及产业数据，分析了从判别式AI到生成式AI的范式转移，揭示了大模型、多模态、智能体等关键技术方向的发展脉络。报告同时评估了AI在医疗、金融、制造、教育等关键行业的渗透程度与价值创造，并对算力基础设施、数据治理、伦理安全等挑战进行了深度剖析。通过对比中美欧等主要区域的竞争态势与政策导向，本报告为理解人工智能当前所处的关键转折...