0基础后端开发转行大模型算法

年底转行大模型，拿下4个中大厂offer

张振东，本科毕业于中北大学软件工程，硕士毕业于中国科学院大学自动化所，曾任职于百度、联想等大厂，百度大模型应用高级开发工程师，联想AIPC架构师。同时，在百度担任过一面面试官，作为面试者和被面试者参与了上百场面试，熟悉大厂的面试流程与标准，热爱开源，GitHub 千星项目贡献者。

转行大模型之前：百度两年后端
转行大模型之后：字节巨量（已拒），联想（已接），微博（已拒），美团（已拒）

一边在大厂从事后端开发兼面试官
一边准备大模型项目➕八股➕论文➕刷题
零零散散我花了①年时间（太忙了），年底集中面试1个月时间拿到了联想等多家大厂offer。

0基础小白，研0的同学，前后端从业者可以按照我的路线，快速抓转行大模型工程or算法。

1. 定大模型学习路线，小白或者后端或者非大模型方向都有自己的学习路线
2. 保持刷算法题的手感，定期打打周赛，每个同学都要有自己的刷题板子（dfs，dp，单调栈等等）
3. 论文：追方向➕做实验➕合理利用大模型科研加速工具（都是信息差，比如今年可以做的多模态推理，还有不细说了，都在我的笔记里）
4. 八股+面经：靠自己总结（也是信息差）
5. 面试经验：广投海面，本身面试官出身，不怯场，比较熟悉面试潜规则
6. 大模型项目：贡献github+打比赛➕开源魔改（多读论文），之前分享过很多了，也全是信息差
7. 简历➕模拟面试：找同事看的，自己做了一个rag知识库面试助手，好用度100

天下没有难学的大模型，拿sft来说一个后端同学，上手一个月就很熟悉了，rag开发亦是如此，多读论文，5分钟读一篇论文，学会利用AI工具，不懂的先问问大模型懂不懂，其中也是有很多技巧。
用agent的思维，去处理一切事情，什么事情都可以🈶mult agent去组合解决的。

选择大于努力，选择大于努力，选择大于努力，done

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        "genInfo":"大厂面试官，中科院自动化所读研（人工智能）ing，从事数据闭环业务、RAG、Agent等，承担技术+平台的偏综合性角色。善于调研、总结和规划，善于统筹和协同，喜欢技术，喜欢阅读新技术和产品的文章与论文",
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