基于低代码/无代码平台构建个人智能助理

2026年，大模型不再只是实验室里的技术奇迹。它正走出PPT，深入各行各业，重构生产流程与用户体验。随之而来的，是人才需求的结构性升级，如果你正在寻找AI大模型领域的职业机会，那么你关注的不应只是公司的名气，更要看其技术是否够硬、场景是否真实、数据是否闭环、团队是否顶尖。这份清单，就是我以一线视角，为大家绘制的一张“高质量机会地图”。一、头部互联网 / 科技大厂公司名称公司类型业务方向投递渠道字节跳动互联网大厂大模型、AIGC、海外 AI 产品、AI 音乐 / 文创、智能体开发1. 官网：字节跳动校园招聘（设 AI 产品经理专项）；2. 内推：牛客网 / 脉脉字节内推码；3. 专项：顶尖人才计...

1. 你参与的关键词命中系统主要业务目标是什么？整体是怎么设计的？2. 关键词命中系统的使用方是谁？应用在什么业务场景中？3. 上游服务是如何接入关键词命中系统的违禁词命中能力的？是否有SDK类的接入方式？4. 关键词命中系统里的前缀树是服务全局的缓存，还是函数内的缓存？5. 关键词命中系统有400多个实例，每个实例都需维护一份缓存，各实例缓存是否一致？缓存之间的分配策略是什么？6. 关键词命中系统中的前缀树（AC自动机）是你自己想到使用的吗？7. 关键词命中系统里的前缀树（AC自动机）与emoji表情匹配是否为一套架构？请说明二者数据流转的前后顺序关系。8. 关键词命中系统中emoji的CRUD需求是你从0到1做的吗？你是如何实现emoji的兼容支持的？9. 你在关键词命中系统优化中提到用Redis做增量、定时同步，做定时同步的目标是什么？是否是为了做热点访问的分散？10. 关键词命中系统做了分库分表，400多个实例都要访问数据库，为何会出现数据库连接的并发瓶颈，而非访问分散的状态？11. 关键词命中系统的400多个实例会在凌晨1点随机重启，这个随机重启是怎么设计的？加随机数的具体实现方式是什么？12. 关键词命中系统的服务是怎么部署的？你通过什么方式实现的服务重启？13. 请解释什么是agent？14. agent和大模型的主要区别是什么？15. 你设计的是多agent系统，为何不直接做单agent workflow？二者有什么区别？16. RAG是做知识库的一种方式，你还了解过哪些构建记忆系统（知识库）的方式？17. 做RAG向量化时，你选取embedding模型的标准是什么？18. RAG使用embedding模型向量化后，若出现相似度匹配不准确的情况，你会怎么解决？19. RAG检索时，若出现召回的文档和提问情境不匹配的情况，你会怎么解决？20. 请简单介绍一下ReAct是什么？21. ReAct与COT（思维链）在写prompts的时候有哪些差异？22. 请详细介绍Redis zset的实现，包括其底层数据结构还有哪些相关实现细节？23. 请讲解Redis zset底层跳表的插入、查找过程，包括节点之间的连接方式，以及查找时向下切换层级的判断逻辑？24. 请说明Golang中的线程、协程、进程这三者的区别？25. 项目开发中为什么需要使用线程池？线程池的设计来源是什么？在什么情况下线程池会出现瓶颈？26. 线程池的参数设置在不同状态下，和不使用线程池相比会有哪些性能区别？27. 给定字符串s和单词数组，判断单词是否为s的子序列，请设计算法并实现，同时讲解你的算法思路和具体处理逻辑。

211本海硕，目前投了几个大厂的实习，都没收到面试邀请，但也没被拒，请问是否简历有不妥或需要改进的地方（之前没有实习经历）。我目前觉得最大的缺点是不会vulkan或dx这类现代API，但是目前时间有点不够了。想问问已上岸的同学，有无后续进一步深入学习的推荐项目或资料，以及批评和建议。

总结一下最近面试的 agent 实习面试，包括深信服，anker，minimax，万物云，吉比特整体感觉是：不再考 “你会不会用大模型”，而是考 “你能不能把 Agent 系统跑在真实工程里”。下面把我遇到的高频 Agent 面试题，按模块系统性总结一下，供后来者参考。一、Agent 在学术 / 工程上是如何拆分的？高频问题：Agent 在学术上由哪些部分组成？和普通 LLM 应用有什么区别？二、上下文工程 vs Prompt 工程（几乎必考）高频问题：上下文工程和提示词工程有什么区别？三、如何减少幻觉（Hallucination）高频问题：Agent 如何减少幻觉？在工业场景下怎么做？四、多 Agent / 多异步任务下，如何防止上下文污染？五、RAG 流程（几乎场场都有）六、MCP vs Tool / Function Calling七、工程基础Redis 为什么单线程？HTTPS 握手流程？经典算法（课程表 / 拓扑排序）SFT/PPO/DPO/GRPO 的区别，微调一个大模型的流程是什么样的？