大模型应用开发

到目前为止，个人感觉 90%以上的 AI 后端项目都是极其相似的一套：LangChain4j/Spring AI 搭个框架 + 调用大模型 API 做一下问答功能 + 搞点向量数据库做做 RAG 知识库 + 接点 MCP 调用一下外部系统的 API然后就没有然后了。最主要的问题是，这样的 AI 应用开发项目，基本不涉及什么高并发、高可用、分布式的场景，对于后端来说可以深挖的点很少，对于大模型来说又不涉及微调优化之类的。导致了一个很尴尬的局面：1.用这些“AI 后端项目”去面后端岗，候选人和面试官都不知道从哪挖项目的亮点。对于大部分中小厂来说，他们的业务都没有接入 AI 的必要，面试官一看你这什么，xxRAG知识库管理系统，不知道你这项目有什么价值，太简单了也没有什么场景题可挖。2.用这些“AI 后端项目”去面 agent 开发岗、大模型应用开发岗，后端出身的小伙伴不知道怎么扛住大模型相关问题拷打。这类岗位可能会拷打：怎么优化 RAG 召回、提示词工程怎么做的、向量检索原理……有些甚至问大模型微调怎么搞，大模型基础比如 Transformer 之类的。整体来说，这方面没有多少整理完善的八股，相关问题也偏实践，即场景题，但是此场景题与后端场景题既有共同的地方，也有不少出入，不是后端转过来做个玩具项目就能搞明白的。总结起来就是这些“AI 后端”的玩具项目难以包装，挖不深，拿来面两边都不讨好。可能最佳的解决办法（针对后端岗）是把它作为一个附加的服务模块加在已有的项目上，而不是独立拿出来。

主包2本9硕，学了一年Java开发，有一段比较长的大厂后端研发的实习，现在大模型太火了，有点儿想往大模型方向转，实验室基本都是就业向，发不出论文来，所以基本只能考虑大模型应用开发。有深度学习基础，研究方向也是大模型相关的，现在开始从头看那些什么langchain，langgraph的视频，感觉太浪费时间了，想直接通过项目去学习，有uu推荐rag和agent相关的项目吗

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

身边好几个Java选手都是面大厂后端开发岗，结果进去干Agent开发。传统后端的那些高并发，高可用的技术是一个都没用到，Agent开发也是纯粹的写prompt和workflow，感觉Agent开发这东西没啥具体业务，更像是今年大厂都有一个AI赋能的指标，所以招几个实习生完成上面的任务。目前，身边干Agent开发的哥们都是2B的，没听说过有2C的，而且这个Agent都是面向公司内部的大模型

主包27届，目前在做大模型应用开发实习目前工作之余在补大模型相关的一些知识以及刷力扣了解到大模型应用开发这个岗本身还是偏后端的所以在考虑要不要把Java补上，但时间有点紧有点犹豫想听听各位大佬的意见🙏如果不补，纯Python的话，就业面会不会很窄

佬们，主播是 27 届江苏省专转本升的南京二本，之前学了一段时间的 Java，苍穹外卖，黑马点评，黑马商城。今年是 AI 元年，现在 Python 大模型应用开发比较火，像 15 年前的 Java 一样，都说选择大于努力，我现在 Java 转 Python 大模型应用开发会比我走 Java 开发要好吗？但是 Java 该学的东西我也都学了，我现在应该如何抉择？

求助， 27届，本硕211上，研一主要做Java后端，研二到现在主要做langgraph agent开发，实习&秋招选择什么方向呢。Java后端还是大模型应用开发

主包本硕中2，数学本，通信硕，组里做医学图像分割的，现在研一，老师平时放养，研二下就可以找实习了。纠结大模型（算法/应用）or java，大模型的话，跟自己的研究方向更相关一点，现在也是风口但不知道过一两年啥样，而且算法的话会不会学历不太够；java跟我的方向是完全不相关了，但是貌似岗位多一点，比较稳，之前跟着黑马学过一点，只是基础，还没涉及到项目。求助大家，这种情况怎么办啊，应该朝着什么方向学呢

本人27届毕业想走大模型方向偏应用开发找日常实习，求大佬点评简历，boss上投了大概50份，收到4个面试了，两个电话面两个腾讯会议面，但都被挂了。感觉暑假出不去了。求大佬指点😭然后不出去也不知道怎么学了

如题，AI小白，想快速入门大模型应用开发，涉及大模型、MCP、智能体、知识库、向量库等知识点，求个类似于javaguide的学习项目，之前学java就是跟的javaguide项目，学的各种基础概念。

双非本西电硕（计算机专业研一），研究方向是网络安全但是线上组会可以出去实习，求助各位大佬是选搜广推还是大模型应用开发

目前在OPPO做后端实习，想投对口岗位，听说华为终端比较对口，有懂的老哥老介绍下吗

如题，暑期实习华为的云计算开发和bat的ai开发怎么选呢。这两个方向未来的前景如何？

题主 双非cs ，华五cs硕，只有c会，无实习，目前研1，想要考虑就业方向，麻烦推荐一下，感谢

本部分招聘岗位是大模型应用开发，欢迎对金融和大模型感兴趣的同学投递。岗位链接：https://app.mokahr.com/campus-recruitment/eastmoney/92400?locale=zh-CN#/job/b1cdcfdd-cdbf-45f2-9f46-6a8d323dfbf0内推码：NTAXQqt或者也可以直接私发简历到我邮箱：jaypengfei@foxmail.com（标题请注明牛客内推）

大量 HC ，目前业务高速发展，急缺前端和后端，其他职位也有，欢迎投递！

岗位职责： 负责天数大模型推理技术的探索与研发，提升大模型在天数 GPGPU 上的推理性能：1. 负责大模型推理引擎的架构设计与实现；2. 负责大模型 server 的架构设计与实现；3. 负责大模型推理通信库的设计及算法实现；4. 负责大模型相关算子的实现及推理性能的整体优化；5. 调研并支持大模型前沿算法；任职资格：编程基础（必须）：1. 熟悉 Python/C++ 编程（11标准及以上），了解常用数据结构及设计模式；2. 熟悉深度学习编程框架，能够使用PyTorch 构建大模型推理 pipeline 并对模型中的核心模块进行高效实现；3. 熟悉 CUDA 编程，了解常见算子的实现及优化手段；大模型推理技术（至少满足两项）：1. 有 vLLM、TGI、SGLang、TensorRT-LLM等大模型推理框架的使用或优化经验；2. 了解FlashAttention、PagedAttention、MoE、Chunked Prefill 等大模型核心技术；3. 了解常见的大模型量化算法（如AWQ、GPTQ、SmoothQuant 等）及量化算子的实现；4. 了解大模型通信算子（如Allreduce 等）及计算通信 overlap 实现；5. 有分离式部署（PD 分离）开发经验。感兴趣可以私聊我进一步了解~

求助！！！ 求大佬们，帮忙看看。我是一个大二下，双非计科。我原本计划学JAVA后端开发。目前的进程：上学期学了  JAVAse这学期回来学了   JAVAweb+ai简单的数据库部分，简单的框架苍穹外卖写到了一半。最近总是看见JAVA太卷，ai大模型应用开发会更好一点的言论，在我原本的计划是，争取在大三上可以找到一份JAVA的实习。听网上流传的ai大模型应用开发感觉会比JAVA好一点，我有必要转吗，应该怎么选择。包括，看见🐟大佬网上的新项目也是ai的，我可以把这种项目写进简历先去找JAVA实习，然后在有一段实习后再去找ai大模型应用开发的实习吗。看了学习路线，方向这两者不是特别关联，我还没有学ai路线的东西。希望给我大佬给我给我一些意见和建议🙏🙏🙏

——但你的代码，是唯一的例外📱 客户端工程师（iOS/Android）要求：熟练掌握 if...else 和 for 循环（毕竟全球能写对的人只剩你）；能写失传已久的 CollectionView / ListView，一出手就震慑 AI 届🌐 后端工程师（Go）要求:能独立设计 API，拒绝 SELECT * 级 SQL 水平；精通 高并发，毕竟全球服务器已退化成「土豆发电」模式；会写 分布式锁 ——因为其他团队还在用「纸条占座」的原始方案。—— 下面是正经招人环节头部大模型创业公司 Minimax ，招 实习/校招/三年以内 客户端 & 后端 & 测开。大家都在卷算法 & 大模型，不如另辟蹊径，来一起做令人兴奋AI App。我们在全球 AI 应用 Top20 中牢牢占据两个位置，在我们这，你可以拥有：1)具有竞争力的薪资2)全方位参与 AI 应用从小有名气到席卷全球的全过程3)入职每月即享有每月一天福利假4)房补、三餐、零食、其他各种福利等等等欢迎投递或者咨询（牛客可能不是全天在线，回复会有点慢~