大佬们，可以帮我看看这个简历怎么样吗

答案很明确：能驾驭 AI、而非被 AI 替代的岗位，才会活得越来越滋润。在互联网赛道里，那些靠重复执行、模板化操作的岗位正在被挤压，但需要深度思考、业务洞察、工程落地能力的岗位，反而会在 AI 加持下价值倍增。大模型应用 / Agent 开发工程师这是当前互联网行业需求最旺盛的岗位之一。核心工作不是训练大模型，而是基于 LangChain、FastGPT 等框架，把大模型能力落地到具体业务场景 —— 比如搭建电商智能客服、企业内部知识库问答、代码生成助手。需要掌握 Python、向量数据库（Milvus/Chroma）、API 封装、工程化部署能力，后端开发者转型有天然优势。AI 能生成基础代码，但如何把大模型和业务系统（比如电商订单系统、CRM 系统）打通，如何解决幻觉问题、保障服务稳定性，这些都需要人来把控。AI 工程化 / 基础设施工程师大模型的推理、部署、优化离不开底层基建。这类岗位负责搭建大模型训练 / 推理平台，优化 GPU 资源利用率，解决模型部署的延迟、成本问题，比如用 vLLM、TensorRT-LLM 加速推理，用 K8s 管理集群资源。需要熟悉云计算、容器化、分布式系统，懂深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的底层逻辑。AI 能做算法优化，但大规模、高可用的 AI 基础设施搭建，必须靠人来完成。资深架构师（后端 / AI 方向）架构师的核心价值是 “做决策”—— 面对复杂业务场景，判断该用哪种技术方案，如何平衡性能、成本、稳定性。比如设计一个支持百万级并发的 AI 对话系统，需要架构师决定用什么中间件、如何做负载均衡、如何设计缓存策略。AI 能提供方案参考，但最终的架构选型、风险评估、技术兜底，只能靠人的经验和全局视野。说到底，AI 时代的互联网职场，淘汰的是 “只会做重复工作的人”，奖励的是 “会用 AI 放大自己能力的人”。与其焦虑被替代，不如主动拥抱 AI，把它变成自己的 “职场加速器”。

很多同学跟我说，AI 出来之后感觉面试变难了，岗位也少了。这种焦虑我理解，但说句实话，好和坏是共存的——关键看你能不能用好 AI，把它变成自己的杠杆。接下来我从几个方面聊聊，校招生在实习和春秋招的时候，怎么借助 AI 在面试中展现出不一样的一面。氛围编程说到 Vibe Coding，对应届生来说真是一个巨大的红利窗口。能展开的太多了，这里先说三个最实用的场景。1. 代码优化大家学习开源项目的时候，一定要带着审视的眼光去看，而不是照着敲一遍就完事了。现在你完全可以把一段代码丢给 AI（比如 Codex、Claude Code），问它：这个功能实现有没有什么不足？请结合实际案例说明。AI 分析出来...

只学了lua，c# 热更 懂xlua dowteen ，自己也就是做了两个很基础的demo，现在boss上投递了好几家，没几个回的，目前有一家蛋仔派对ugc的offer，不知道该不该选择啊，害怕对未来发展没有帮助

家人们，谁懂啊，最近真的绷不住了😭 过几天就要去一个别的城市开始校招前的实习了，虽然之前也一个人拖着行李箱去过好几个别的城市实习，但这次感觉完全不一样，心里五味杂陈的……以前那些实习，不管是暑期的还是日常的，去的也都是大家耳熟能详的大城市，但那时候心里特别踏实——反正就待几个月，干完就能回学校，室友还在、食堂还在、熟悉的那条街还在，就当是去体验生活、攒点经历。每次走之前还会跟朋友说：“等我回来请我吃饭啊！”但这次是校招的提前批实习，如果顺利的话，可能就要长久地留下来了。想到以后要一个人在那个偌大的城市闯荡，没有同学可以随时约饭，没有宿舍那个永远亮着灯的小窝，甚至周末想找个人说话都得翻半天通讯...