AI 应用开发校招路线

适合有基本编程能力、希望进入 AI 应用研发方向的应届生。这里聚焦把模型接到应用，不把应用项目包装成模型训练经历。

求职准备怎么走

1. 先区分岗位方向

阅读岗位描述，分清应用开发、算法研究、数据工程与平台研发。根据自己实际基础准备，不因为岗位名称带 AI 就使用同一份简历。

2. 建立模型调用基础

理解上下文、结构化输出、流式响应和错误处理。把一次调用做成有参数校验、超时和结果检查的最小服务。

3. 做一个带证据的 RAG 项目

准备有权使用的文档，完成解析、分块、检索、引用与回答。保留几个有答案、无答案和文档更新的问题，检查实际效果。

4. 再讨论 Agent 和工程取舍

只有任务需要动态工具选择时再引入 Agent。说明权限、调用预算、失败处理和评测方式，面试时讲自己实际验证的部分。

按顺序继续阅读

1. Token 与上下文窗口是什么？为什么长对话会变贵
2. 模型返回 JSON 就够了吗？结构化输出还需要哪些校验
3. RAG 完整链路：从一份文档到一条带引用的回答
4. Agent 还是固定工作流？从任务不确定性做选择
5. 面试时如何讲清一个 RAG 项目：从链路讲到评测

今天就做一件事

选出三个适合自己的岗位，核实官方要求，再给本周安排一个能完成、能复述、能验证的准备任务。