叠甲：以下内容基于我们是一个 AI 应用初创公司，可能与大厂需求不一致，同时也有我很多的个人 opinion。我与几位同事都会筛选简历，以下内容仅代表我个人观点，与其他同事、公司的标准无关，即 —— 我希望与什么样的人共事

我们收到的简历 211 以上居多，但我一般不会看学历，而是直奔实习和项目经历

先说通过的 (满足其一即可)：

①有真实场景实战 Agent 经历

②有后端 / 服务端生产经验、敏捷开发经验

③开源贡献经验，活跃在开源社区

④非常好的计算机基础，比如声称手撕操作系统、各种编译器竞赛、精通 c++

⑤其他能让我眼前一亮，觉得与众不同的经历

原因呢，基本上是我希望我们面试的时候有东西聊，然后我们能互相了解一下，最好互相欣赏一下，这样后面比较好推进。如果本篇有帮助，点个赞，更新面试官视角

几点我觉得很常见但是减分项

①写了很多项目不给 github 链接，会让我觉得都是假的，不会在上面浪费时间

②明显培训班 / 网络教程项目，缺少自己的贡献的，太大众了，如果过了我要面一万个面试，确实没办法

③LangChain/Graph 系列并非最佳实践，过度强化自己非常熟练 Lang 系列框架会让人觉得缺少基础知识

④只有 Agent 项目的情况下，对 Agent 缺乏热情，完全蹭热度来的：没用过几个模型、自己做的 agent 自己也不用

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！

有往AI方向发展，或者本身有后端编程基础的朋友，直接冲AI大模型应用开发转岗超合适！

就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋

📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料，手把手帮你快速入门！👇👇

学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～

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