大模型应用开发日常实习小厂面经

大佬们看看，简历是否合适。（两个项目的“主要工作”写的很粗糙）然后还有一个问题请大佬们支支招... 我想走大模型相关岗位，但没想好去算法还是开发。算法岗肯定是首选，主要是怕我的项目经历跟算法岗离得远找不到实习。请大佬们给给建议

“如果想要去ai相关的岗位实习，需要先学习什么内容，可以给个学习路线吗（比如先要学习什么做基础然后学到什么程度之类）。”这是很多同学想了解的问题,我浅谈一下自己的学习路线，仅供参考。阶段一：打好地基 🧱Python编程：重点掌握核心语法、数据结构和面向对象（OOP）思想。目标：能熟练使用Python解决问题，至少刷完LeetCode简单和中等难度的题目。数学基础：理解高数、线性代数、概率论的核心思想。目标：不要求背公式，但要懂原理。阶段二：迈入核心 🧠机器学习基础：学习监督/无监督学习、分类、回归等经典理论。目标：熟练掌握NumPy、Pandas、Scikit-learn这“三件套”，能独立完成一个简单项目深度学习入门：理解神经网络（NN）、CNN、RNN等核心概念。目标：推荐PyTorch框架，并能搭建一些小项目。阶段三：垂直深耕 🚀针对心仪岗位（以AI Agent为例）针对学习，了解相关岗位需求大语言模型 (LLM) 基础：核心是理解Transformer模型原理并学会如何调用GPT等大模型的API。Prompt Engineering：学习如何写出高质量的提示词，让LLM精准理解你的意图Agent开发框架：重点学习LangChain或LlamaIndex。目标：能用框架调用LLM、连接外部知识库或工具，并搭建一个简单的应用阶段四：动手实践 💻项目是简历的敲门砖！ 可以利用前几个阶段学习的内容写一个小项目，将代码上传到GitHub，并写一份清晰的README文档，可以成为你面试时的Demo。可能很多时候一开始摸着石头过河会有点迷茫，但最重要的是一定要多动手、多实践

TCP的三次握手与四次挥手？HTTP与HTTPS的区别？HTTP状态码？介绍一下Transformer架构的基本原理？Tranformer的Decoder与Encoder的区别？为什么现在大模型的发展更注重于Decoder？注意力机制的几个参数Q，K，V的含义以及公式？什么是检索增强生成技术（RAG）？开发Agent时工具流是怎么构建的？Java的集合介绍一下？ArrayList和LinkedList的区别？算法题：如何判断单向链表有环？

年前一面通过，后面问是否考虑外包岗位，撤回的消息说的是“没办法，学历是硬性指标”，难绷那你面我干啥呢，浪费双方时间，你早说是外包岗我还接你面试干啥😂