有没有专本硕前辈分享下春秋招？

算法岗越来越卷，还在纠结简历写什么？ 拒绝千篇一律的“minist手写数字识别”！ 今天盘点 3 个不同技术方向的硬核项目，建议根据自己的赛道，选一个死磕到底！👇1️⃣ 【LLM 应用赛道】—— 紧跟风口  📂 项目：基于 LangChain + RAG 的垂直领域问答助手为什么做： 现在 10 家面试 8 家问大模型。不懂 RAG（检索增强生成）真的很难聊！核心考点： 向量数据库 (Milvus/Faiss)、Prompt Engineering、文档切片策略、甚至 LoRA 微调。一句话亮点： “解决了大模型幻觉问题，实现了基于本地私有数据的精准问答。”2️⃣ 【硬核基建赛道】—— 专治手痒  📂 项目：从零手撸 Transformer (Pytorch复现)为什么做： 别只做“调包侠”！面试问 Multi-head Attention 细节又又又卡壳了？核心考点： Self-Attention 矩阵计算、Positional Encoding 原理、Mask 机制。一句话亮点： “不依赖高级 API，从底层张量运算构建模型，深入理解 Attention 机制。”3️⃣ 【AIGC 视觉赛道】—— 视觉魔法  📂 项目：Stable Diffusion 扩散模型复现与 LoRA 微调为什么做： CV 岗已经从“识别”卷到了“生成”。不要再玩那个YOLO ！核心考点： DDPM/DDIM 采样原理、UNet 结构（mile-stone）、CLIP 多模态对齐、ControlNet 控制生成。一句话亮点： “掌握 AIGC 核心流派，具备模型微调与可控图像生成能力。”💡 最后的小建议： 项目在精不在多。 与其罗列 多 个 Demo，不如把其中一个吃透，把遇到的 Corner Case、性能优化、思考过程写进简历里。

引子：三句话，我决定要他了最近团队业务扩张，所以有一些HC，我也因此成了“兼职面试官”，每天都在跟不同的候选人打交道。面得多了，一些有意思的现象就浮现了出来。这篇文章，就是我最近的一些观察和思考。有天晚上，我面试了两个同样有三年工作经验的工程师，都问了同一个问题：“谈谈你做过的最复杂的项目或者说你认为最有价值的项目？”第一个候选人滔滔不绝，讲了足足15分钟，从微服务架构的拆分一直聊到Docker的容器化部署，各种技术名词甩得飞起。可一旦循着问题深入提问，他就支支吾吾，东扯西扯，答非所问了，最后我在面试记录上默默记下：“技术面广，但深度不够，理解浮于表面，不太合适，pass。”第二个候选人听了我...

1. 挑一个实习项目介绍2. 实习：介绍框架，pipeline如何搭建，后续主要围绕pipeline中的问题进行提问和确认。3. 项目：介绍了自己的工作内容和项目工作流程4. 八股- （1）DeepSeek-R1训练流程（2）介绍GRPO算法：reward / advantadge、group（3）有没有了解过GRPO的改进算法，挑其中一个讲一下- 了解哪些主流模型架构，Qwen 1~3是否有了解，挑其中一个来讲一下，答了没怎么了解过，又问了我了解哪些开源大模型，回答了Kimi K2和Kimi Researcher，然后着重讲了Kimi K2- 了解过MHA和GQA吗，讲一下原理和区别- 了解位置编码吗，讲一下Rope5. 手撕：最接近三数之和

1.实习介绍2.自己选一个实习项目说一下你做了什么，遇到了什么问题，怎么解决的3.实习项目需求的细节的一些问答4.实习中有没有线上排查过bug或者如果出了问题一般怎么排查前面约20分钟5.Java线程池平时一般怎么使用，核心线程数和最大线程数值是多少6.JVM内存结构有哪些，特点或者分别是做什么的7.垃圾回收机制说说你怎么理解的8.有没有调优过JVM9.MySQL的幻读是指什么10.MySQL的几个日志的作用11.Redis 你用过吗，一般做什么用12.你觉得引入一个组件要考虑什么因素13.Redis 怎么保证高可用的 / 几种集群模式有了解吗14.你觉得Redis Cluster为什么要有插槽这个概念15.算法：删除链表倒数第N个节点16.反问