AI就业先锋|邹逸锋:腾讯科技(深圳)有限公司

    研一入学之初，我的规划很明确：“先深耕科研打好基础，再去准备就业”。因此，第一年我将重心全部放在了专业课程与导师的课题上。我从深入了解三维重建技术开始，独立搭建了一台三维扫描仪——它能够通过多角度扫描物体，精准重建出三维点云形貌并进行测量。这段“造轮子”的经历，极大地提升了我的动手实操能力以及对算法逻辑的底层理解。

    我在研一暑假便前往企业担任图像算法工程师实习生。在近一年的实习中，我经历了图像算法从早期预研、代码实现到测试优化的完整生命周期，不仅懂得了工业界如何做产品，还以此为契机，将实习期解决的技术难点转换成学术成果，顺利发表了我的第一篇小论文，实现了科研与实习的双丰收。

前期的实习不仅加深了我对行业的认知，也让我更清晰地评估了自己的能力边界。虽然我的研究方向一直偏向制造业，但对于我来说还是想尝试下互联网。结束上段实习后，研二暑假开始转开发方向并跟班里同学一起备战秋招，由于当时自己准备得比较晚，秋招过程中屡屡受挫，结果并不如意。在摸爬滚打中开始好好打磨项目、巩固“八股”（即面试常考的基础知识题）和逐字逐句优化简历。到了春招，每次面试结束后，我都会针对简历中被问倒的问题以及面试官追问的扩展知识点，利用 AI 工具进行深度解析、补充并强化记忆。最终在春招收获满意的offer。

第一，打破信息差，切忌“闭门造车”。

    现在的就业市场瞬息万变，千万不要只顾着自己埋头准备。特别是在 AI 快速发展的背景下，很多公司的考察内容几个月就会发生明显变化。去年秋招和今年春招相比，已经能明显感觉到不是同一个版本了。例如以前很多岗位主要考算法、八股和项目，但今年不少公司开始增加对 Vibe Coding 能力、大模型应用能力以及 Agent 相关知识的考察。这些内容在去年暑期实习和秋招阶段其实并不常见。因此大家除了刷题、准备项目和八股之外，也要多关注行业发展趋势，多看看最新面经，了解企业真正关注什么、在考察什么。这样才能避免努力的方向出现偏差，提高求职准备的效率。

第二点是尽早规划，找一群“同频共振”的赶路人。

    一个人也许能走得快，但一群人一定走得更远。很庆幸在研究生阶段遇到了一群志同道合的伙伴。从研二开始，大家便陆续投入实习和求职的准备中，我们经常会在群里分享招聘信息、求职进展以及面试经验和技巧，彼此交流近期的心得、互相鼓励督促。正是在这样的氛围中，大家能够对未来形成更清晰的规划，并提前做好准备，少走了很多弯路。除了学习之外，我们也会在闲暇时间一起打球、健身、出游，或者在深夜的烧烤摊前痛快撸串、聊聊人生。那些看似迷茫又高压的日子，因为有了彼此的陪伴而变得无比充实。最终，大家都如愿收获了满意的 Offer。每当回想起这三年相处的时光，我们都一致认为，这是研究生生涯最不可多得、也最耀眼的宝贵回忆。

在这个技术爆发的时代，没有永远适用的“标准答案”，只有不断进化的“最优解”。愿大家都能打破思维的局限，找到同频的伙伴，在未来的广阔天地里，只要一直走在对的方向上，时间终会给出最好的答案。关山初度尘未洗，策马扬鞭再奋蹄。祝大家毕业快乐，前程似锦！