春招末班车：汇川技术

依旧boss上约的，依旧薪酬和base在我理想范围内就投了，一个小时后就约面了不过base在北京，我不太喜欢，会期望薪资和工作强度之类的待遇更加优秀，才会考虑北京不过也轮不到我这小卡拉米来挑，嘻嘻2026/3/4 一面 30min：1. 没让自我介绍，简单交流后就直接聊项目了，面试官的意思是边讲边了解边考察2. 介绍一个做得最扎实的项目，主包也没什么项目，就讲了本科毕业设计然后就开始日常吟唱项目了，谁曾想面试官对主包的圣遗物项目的大致流程和细节都清清楚楚，我勒个豆这下遇到高手了，施法直接被打断！然后面试官问了工程细节的问题，比如体素化的gpu并行实现？体素大小设的多少，想没想过调整？... 以及最后实验结果的解析，能记得的我都答了答（最后也说了因为是应届所以工程细节不了解也没关系）3. 然后稍微聊了聊硕士期间研究实习的项目，这一块也提了相应的情景题/反例来考察4. 对端到端的了解，传统的感知，在端到端中是否还有存在的意义？或者说是什么地位？ 按理解说了5. 对世界模型/VLA这些的了解和认识？ 不算太了解，讲了下我的认识6. 反问——先确认了对方身份，好像是智驾这块的负责人（不完全确定，我可能理解错了）——主要业务是怎样的？——应届生的培养？——长期的发展规划？了解到对应届生是非常重视的，不会出现工作重大变动或者工作内容前后不搭，会有稳定的成长空间7. offer情况？薪资偏好？base选择？ 依旧答了主包最爱的年包40w+，base随意8. 聊天两分钟面试官还大致传授了一下个人对智驾行业的理解，给主包规划职业发展方向面试官最后还说会更喜欢学历高的应届同学，更有潜力面试氛围非常好，面试官虽然是大手子，但是也非常平和，没有考察代码和八股，感觉面试官输出的内容比主包还多... 可能我不是招收目标吧总结来说，面试官认为主包的自驾经历偏浅薄偏古老，但作为应届生无可厚非，值得培养，公司的氛围和文化非常积极，不知是否有缘无份，即使挂了也算是一场有收获的面试

今天收到了极易科技的AI+笔试链接，说实话，我之前都没有听过这家公司的名字，是因为base苏州所以投了一下。然后今天忽然收到了邮件，说简历通过筛选，让做笔试，哦莫。

从事 AI 岗位的技术栈，核心取决于你选择的细分方向—— 是偏向算法研发的 “造轮子” 岗，还是侧重工程落地的 “用轮子” 岗。两者的技能要求差异很大，但底层基础是相通的。这里举一个例子，大模型应用开发岗（最适合后端转型，门槛低、需求大）这是目前企业招聘最多的 AI 岗，核心是 “用现成大模型解决业务问题”，不用自己训练模型，和后端开发的工程思维高度契合。核心框架与工具如下：LangChain：大模型应用开发的 “瑞士军刀”，必须吃透。重点学文档加载、文本分割、向量存储、检索链（RAG）搭建、工具调用（Function Call）。向量数据库：RAG 的核心组件，掌握 Chroma（轻量，适合入门）、Milvus（分布式，适合生产）、Pinecone（云服务），理解向量相似度计算原理。大模型调用：熟悉主流大模型 API（GPT-3.5/4、文心一言、通义千问、Kimi），掌握参数调优、Prompt 工程技巧。工程化能力如下：后端技能直接复用：用 Spring Boot/FastAPI 封装大模型接口，实现鉴权、限流、日志监控。容器化部署：用 Docker 打包应用，K8s 做集群管理，保证服务高可用。数据处理：掌握文本清洗、去重、脱敏，处理大模型的输入输出数据。进阶技能如下：Agent 开发：基于 LangChain 或 AutoGPT，实现多智能体协作、任务规划，比如 “代码调试 Agent”“简历优化 Agent”。Prompt 工程：学会编写精准的指令，比如 “作为 Java 后端工程师，帮我优化这段 SQL 语句，要求时间复杂度降到 O (n)”，理解零样本 / 少样本提示、思维链（CoT）技巧。

考研预计失败了，准备春招，很多东西还不会，昨天编好了简历投了一批，做测评和笔试是真的折磨人，只求有个工作，干中学吧，当下环境也不好，ai发展迅速说不定未来全被替代了，考研也就只是为了多学一点进个大厂，本科学的太少了。但三年时间也不好说，看个人选择吧我。