计算机就业有地域性吗

ai时代其实做底层的基础模型开发永远都是少数人，而大部分人其实做的依然是开发方向，agent，rag，后端这些。可能有人说我学agent不需要学后端语言，其实并不是这样。我看了公司的ai项目，其实也会涉及到一些缓存，数据库的存储。agent开发不止需要的是对于大模型的基础性理解，还是需要一定的工程能力。刚开始企业在招聘的时候，主要考察ai是因为产品还在初始阶段，用户量不算很大。用户量大到一定程度就需要工程能力了，降级，容错，数据存储，性能优化，这是工程能力，而ai幻觉，输出质量稳定性，agent编排，微调需要的是ai能力。以下是更偏后端的ai开发的全栈能力1.  基础后端能力一门业务语言，框架，体系(java/golang/cpp)核心是构建后端服务，语言并不是最重要的，框架也不是最重要的。后端能力学框架并不是框架本身，而是涉及到底层的网络/io/数据存储/操作系统。为啥用多路复用，怎么结合业务逻辑配置缓存淘汰策略，其实是对计算机本质的理解。框架，中间件都是一层套一层的，最终会回归到最本质的io与trade off2.ai能力超越调用API，需理解大模型的核心原理（如Transformer架构、注意力机制）及其能力边界。ai应用侧的能力prompt，rag，mcp，langchainagent编排3.大数据处理能力随着互联网公司的数据量增大，普通的mysql以及不能支持高效的查询。对于一些复杂的聚合计算，报表这些通过简单的行式存储(tp)已经不能满足未来的需要，所以出现了列式存储(clickhouse/doris)。需要了解从tp数据库的清洗流程(flink流式处理/离线处理)ai时代我认为，数据的作用将会不断增大4.垂直领域的业务能力互联网(金融/电商/社交/内容/直播)都需要ai来赋能以我所在的跨境电商行业为例，你是否熟悉电商下单到跨境物流(头程，尾程)再到合规等业务，能否打通业务全链路形成闭环为什么未来需要全栈能力？(1)ai提升了代码开发的效率，如果我们把java，大数据，ai分成3个岗位，中间的沟通时间就会浪费掉，而ai更加擅长的其实是技术细节的coding(2)做ai开发prompt，rag，agent编排的偏向ai侧的工程师，其实是需要非常熟悉业务的，而java工程师最擅长的就是业务，不如让一个人去做，效率最高，不懂业务做ai开发效率是没那么高的就像美团履约团队，让前端去转后端一样，有可能未来，全栈正在成为一种趋势所以，先广度，再深度，先把工程能力和ai能力的广度建立起来，再对一些方面进行深挖最后再来谈谈为什么我认为ai是取代不了程序员的。我认为最核心的一点就是未来写代码有可能是一个需要情商的事情？什么叫需要情商，就是你废力去做的一个需求，可能用户根本不需要。举个例子，产品问开发，你认为这个需求最多能够承受多少数据量，开发问产品，你认为客户的需求能做到多少数据量就可以了。像saas公司，你真的要做到满足客户100%的需求嘛，不是的，因为你真满足了，你的服务器成本会很高，公司发现不划算。这就是一个trade off的问题所以本质上程序员开发涉及到情商/成本trade off/商业化思维的时候，ai做不了了还有一点就是行业的业务，以我在saas公司的经历，我认为saas公司其实就是在垂类赛道把行业的业务知识搞透了，赢得了客户的信赖，而其中一些业务设计，ai理解起来会非常困难。垂直领域的业务知识或许会成为程序的壁垒之一

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...

去年暑假摆烂了两个月，导致实习到 11 月才找到由于时间太晚，自己又心急，面过第一家小厂就去了，没有多面几家比较。结果进去干的全是脏活，没干多久就跑路了。感觉年末了 hc 少打算沉淀到 1 月再投，就一直没面试，在学校的各种空教室辗转腾挪期末被硬控了 20 天，还好没挂科，结果现在发现进度太慢自己总有种准备考试的心态，总是想准备好再面，可能也正是如此才一直“错过”

岗位名称：推荐算法面试时长：1h+自评分：7/10是否下一轮：待通知一、检索与排序在项目中使用的 BM25 原理是什么？相比 TF-IDF 改进在哪里？公式中每一项的含义是什么？（追问）k1 和 b 参数分别控制什么？如果 b=0 会发生什么？为什么在实际系统中要做混合检索？Sparse 检索和 Dense 检索的基本原理分别是什么？（追问）两种方式在长尾 Query 上的表现差异如何？Dense 检索中常见的相似度度量方式有哪些？为什么很多系统选择 Cosine 或 Inner Product？（追问）如果向量没有归一化，Inner Product 和 Cosine 的结果会有什么差异？在你...