AI应用开发求问

这是我的简历。平时玩ai比较多，但是没什么落地项目。目前大三下，是学嵌入式干本行还是搞ai应用开发。现在我知道只是前后端合并成ai岗了，但是我没系统学过后端和算法      ，要恶补吗？现在进阿里 ai研发 流程了，25号笔试，不知道刷什么题，希望大佬指点

最近有不少同学问我关于 AI 应用开发方向的求职思路，尤其是背景不算顶尖时该怎么规划。我自己是专升本出身、双非硕士，经历过两段实习——一家小厂和一家物流中厂，做的都是比较核心的业务，时至今日，也是拿了几个薪资还比较客观的offer。这篇帖子不讲鸡汤，只讲方法论，希望对正处于春招的同学们有参考价值。一、先把自己的背景看清楚，再谈规划很多人求职时第一步就去刷题、背八股，却没有想清楚一件事：自己究竟适合投哪类公司、哪类岗位？背景决定初始路径，这一点在 AI 应用开发方向尤为明显。以我的情况为例：专升本 + 双非硕，意味着在简历筛选阶段会被部分大厂直接过滤。接受这个现实，不是认命，而是为了把精力集中在...

如果让我选当下最适合入门、性价比最高、就业最稳的 AI 方向，我一定会投 AI 应用开发 一票。不卷高深的算法，不啃晦涩难懂的论文，专注把大模型用起来、落地成产品。掌握 LLM 调用、RAG、Prompt 工程、向量数据库和简单 AI Agent 流程，有编程基础就能快速上手。岗位需求量大、门槛友好，还能直接做出可演示的完整项目，简历和面试都特别能打。相比容易内卷的纯提示词、AI 绘画，或是门槛极高的算法研究，AI + 工程落地才是普通人最容易走通、成长最清晰的路。

AI与八股 "介绍一下AI的技术理解" 回答要点：  Skill概念：技能说明书，渐进式加载，更精确 MCP vs Function Calling：MCP是统一标准，Function Calling需自定义 Transformer：QKV注意力机制，编码器理解语义，解码器生成文本  "对RAG的向量库有了解吗？" 回答要点：  PGVector：项目中使用，500万以下数据，开发友好 Milvus：专业开源向量库，支持分布式 作用：向量存储，权重分配，精准定位知识  "怎么把文档转换成向量库？" 回答要点：  文档预处理：加载、转换...