最近收到很多同学私信：“AI岗位那么多，我该从哪个入手？”“非科班想进AI，选什么岗位成功率最高？”今天简单和大家说说AI的相关岗位入门路线，底层入门岗 → 中层应用岗 → 高层研发岗💡一些小建议：大一/大二：同时学Python和数学基础（高数/线代）；大三/研一：主攻「AI应用开发」或「机器学习工程师」，积累2-3个实战项目；研二/研三：目标「深度学习算法工程师」，冲刺顶会论文或竞赛，争取大厂核心部门实习；AI岗位没有“绝对好坏”，只有“是否适合你”。非科班同学可以从应用开发切入，数学好的同学可以走算法路线，重要的是“开始行动”——哪怕先做一个小项目，也比空想半年更有意义。--以上内容只是...

入职第一天，前辈拍拍我：“别秒回，显得你很闲。”我奉为圭臬，从此开启“数羊式”回复：微信响，我默数到十；邮件跳，先倒杯咖啡。群里@我装死五分钟，再发“刚在写代码”，点赞瞬间刷屏。最离谱是老板半夜问“方案好了吗”，我憋到早上六点回“通宵搞定”。其实我只玩到两点。秒回看似热情，实则廉价；慢半拍，世界反而替你让路。这技能最没用，却最保命。

1. 做自我介绍，并确认两个项目是个人独立开发还是学校项目？2. 从产品视角说明旅行规划助手项目的定位、能力、技术方案及需求解决办法？3. 追问1：旅行规划助手项目是否经过体验，效果如何，存在哪些问题及后续改进方向？4. 追问2：以“深圳玩三天预算3500元”为例，智能体能否满足需求，如何控制价格及响应时间？5. 知识库答疑助手项目是否为比赛，介绍技术方案（如RAG、混合检索、微调等）？6. 追问1：知识库答疑助手项目微调数据集的设计方法及测试集情况？7. 追问2：知识库答疑助手项目最终准确率及采用混合检索的原因？8. 追问3：知识库答疑助手项目向量模型和微调模型的选择依据及部署方案？9. 是否使用过多模态处理方式，图片识别的准确性及实现方法？10. 追问1：是否使用过Coze、Dify、N8N等低代码平台及使用程度？11. 确认实习时间（一周5天、持续6个月、1月初到岗的具体日期）？反问1：具体产品实习生进去负责哪个模块答：智能体 Demo 搭建、测试打标反问2：车载主要是负责端侧还是云端答：团队主要是负责云端，不涉及端侧

字节一面复盘三个部分，自我介绍、技术知识考察、实战考察（如果时间允许，实际没有）流程是问简历上的项目，基本是从上往下看到什么问什么，根据简历问到了vue、WXML、CSS、深度学习、色彩原理、图层蒙版的简单知识。项目问题你后面也写过，WXML, 也写过传统的前端，对吧？对你觉得这个WXML和HTML有什么区别呢？ 答：微信小程序接近vue的思想，组件化，库管理更方便。 更好的答案（为什么开发wxml而不使用html）：底层优化：WXML 是为小程序环境量身定制的，它与 WXSS 和 JavaScript 的结合更加高效。功能取舍：标签更轻量级，解析和编译开销小安全：屏蔽了iframe href...