AI开发岗实习面经|学习路线分享

浅谈一下，个人理解跑路互联网几大岗位学习路径🎇非技术岗产品+运营：业务八股，主要是实习，办公软件使用，软实力更多一点，学历和实习其中产品需要：prd，原型图，sql入门就行，主要是查询语句，几个小时的速成即可，excel的vlookup等，从0-1入门产品经理的网课，运营需要：主要还是偏软实力的运营相关课程数分：sql（黑马，python，bi画图工具+业务八股，ab实验之类的，也是主要是实习，学历和实习 40hAi产品：python，pytorch，机器学习，深度学习理论与实战，大模型相关基础知识，transform架构和知识，业务知识 学历和实习 60h风控策略：s数分的技能点还要对应的信贷的业务知识背景 学历和实习🔧技术岗：学习门槛比较少的搜广推，python，pytorch，spark，机器学习+深度学习，小土堆，李沐，吴恩达，李宏毅，王树森推荐系统，kaggle项目， 学历和实习 80h风控算法，python，机器学习和深度学习，相关业务知识和项目 80h数开数仓：java，python，linux，sql，这些是基础的，进阶的：hadoop，hive，spark，kafka，flink，zookeep，数仓建模理论，阿里大数据，bi，tb可视化，几个项目，尚硅谷或者黑马，可选的：redis，hbase，monggodb 200h大模型应用开发：python，java，机器学习深度学习，rag，mcp，agent，langchain，langgraph，大模型微调 150h大模型算法：学历实习论文，python，机器学习和深度学习，nlp，损失函数、数据处理，预训练，大模型结果评估，监督微调sft，人类偏好对齐rlhf，高效微调lora等，强化学习，经典的大模型架构，例如gpt，qwen，创新的架构，框架应用，性能优化deepseed，模型量化，检索增强rag，agent，其他：模型压缩，技术报告 300h （校招故事会）核心精简版：python，机器学习和深度学习，llm的前置知识和理论，transformer，预训练的知识，tokenization，rope，归一化，flashattention，后训练，sft，lora微调，rlhf，rag，agent数据科学数据挖掘：低配版算法，sql，python，机器学习和深度学习，业务知识开发大类（含前后端测试）：暂未整理全部都是：一两个项目，学历，专业尽量对口，跨专业也可以，主要看实习，大模型这一块还看论文，八股，有代码的还要准备手搓代码，力扣hot100，然后刷实习

1. 你们线上大模型应用的整体架构是怎样的？常见架构就是这几层：用户请求先进入 API 网关，再到业务服务层。业务服务层负责鉴权、限流、Prompt 拼装、会话管理、工具编排。如果有知识库，就先走检索链路；如果要调外部能力，就走工具调用；最后把上下文交给大模型生成结果。生成结果出来后，再做内容过滤、格式化、日志落库、监控上报。核心链路一般是：用户请求 -> 业务编排 -> 检索/工具 -> 模型推理 -> 后处理 -> 返回结果2. 你们怎么做 Prompt 工程？Prompt 不是简单写一句提示词，而是模板化管理。常见做法是把 Prompt 拆成几部分：syst...

有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流！1.若用户量大幅增长，实习的项目相关系统能否应对，瓶颈是什么?2.你平时会使用大模型处理哪些任务，觉得大模型在哪些任务上处理得好，哪些任务处理得不好?3.你做的另一个项目的核心目标和整体架构是什么?4.你做的另一个项目是生成文档还是生成核心代码?5.你做的另一个项目若工业界落地失败，会如何处理?6.你做的另一个项目在记忆模块设计上有什么思路，如何让相关技能更好地发挥作用?7.你做的另一个项目中，模型是如何选择的，有什么选择依据或方法?8.大模型幻觉问题该如何处理，服务化过程中会产生哪些相关问题?9.你做的另一个项目现在能否在本地运行?10.RAG的优缺点有哪些?11.多任务相关模型有什么适用场景?12.常见的Agent产品有哪些特质?13.若发现项目中模型执行不成功，会如何处理?14.长期记忆相关设计中，关键关注点有哪些?15.从整体设计角度，长期记忆相关功能会从哪些角度考量?16.长期记忆相关设计还有哪些可优化的点?17.Agent领域的发展趋势是什么?18.若代码生成成本越来越低，工程师的核心竞争力会发生什么变化?19.平时会通过哪些渠道关注AI技术动态?20.最近有没有遇到让你觉得印象深刻的AI应用，其情节或功能有较大亮点?21.进入项目后遇到新的工具技术，会如何评价技术是否能解决问题?

你好，27届的同学！现在是2026年3月，26届春招已进入白热化，27届的暑期实习预热也即将开始。作为站在AI浪潮风口的一代，你们面临的机遇与挑战并存：传统后端岗位在收缩，而“后端+AI”或纯“大模型应用开发”岗位需求激增。很多大厂（如字节、阿里、腾讯）的后端JD里已经明确标注“需具备大模型开发与应用能力”。如何在这个时代合理利用AI工具，打造核心竞争力？这份实战分享贴为你拆解。一、核心认知：AI时代，后端开发变了吗？变了，也没变。没变的是：高并发、分布式、数据库优化、系统设计等后端基石依然是面试和工作的硬通货。变了的是：你不再只是写CRUD，你需要懂得如何调用大模型API、构建RAG（检索增...