本文分享作者从零基础自学Java和AI开发，最终成功获得字节AI应用开发offer的完整学习过程。内容涵盖Java开发的学习路线、项目实战经验，以及AI应用开发的入门知识、项目搭建和面试技巧。特别强调了AI时代下，掌握AI编程工具和算法的重要性，并提供了实用的学习资源和面试建议，适合想要进入AI开发领域的小白和程序员参考学习。

写在前面:

本人在25年9月之前从未接触过开发，也没做过任项目，python只懂基本语法，java更是从来没学过。

花了大概大半年的时间学习，最近找实习Java和AI开发的约面率都挺高的(字节，京东，百度，网易，快手，Shopee，阿里控股，Momenta，阅文。这部分面经可以看主页，有几个厂的面试没参考价值的没发)，

最后也成功拿下字节AI应用开发的offer，希望这篇笔记能对你有所帮助。

注:笔记内容仅代表个人观点。

一、Java开发篇

1. 1核心参考

Java学习主要参考b站’优雅ovo’的Java学习路线，这位博主主页的几个视频都很有价值，如果你是什么实习概念都不懂的小白，强烈建议把他主页的几个视频反复看几遍。

1. 2学习路线补充

这里对在使用’优雅ovo’的Java学习路线写一些心得和补充。(建议先看完这个视频再看我的内容)

路线：

个人觉得不用学的部分有’入门路线’的JDBC，SSM(某马路线的MyBatisPlus部分，动力节点路线)，'进阶路线’的所有内容如无需要都可以不学。

其实看视频是一种学习效率很低的方式，尤其现在还是AI时代了，不懂的都可以问AI，在使用’入门路线’的时候大部分内容都可以不写代码，视频也可以高倍速快速过，项目除了’某马点评’以外的所有小demo项目都不用做，没啥用。

JUC和JVM的视频我觉得讲的不太好，建议跟’JavaGuide’和’二哥的Java进阶之路’中相关文档结合起来使用，这部分也不用反复看视频，一遍就行了，很多东西其实用不上，后面直接看’小林coding’的八股就可以。

所有视频都只建议看一遍，后面有不懂的可以问AI，可以看文档。

八股: 四大件(JUC，JVM，Redis，Mysql)初次学习，JUC和JVM看’JavaGuide’和’二哥的Java进阶之路’，Redis和Mysql看’小林coding’的图解系列。在学习完成之后，背八股的面试题都只建议看’小林coding’，内容详细，基本上常考的都覆盖到了。现在八股已经问的越来越少了，会常见的即可，不用花时间在一些冷门的上面。

算法: 算法部分个人觉得只会刷hot100’是不太够的，推荐使用’codetop’这个网站，统计了手撕的高频题，前5页刷得滚瓜烂熟基本就差不多了，我是前10页都刷了好几遍。平时有空也可以打打力扣的周赛，锻炼遇到陌生题的随机应变能力。

项目: 我的Java项目是对知识星球的Java项目进行了一定的扩展(避免广告嫌疑就不点名了，也不要问我。个人觉得最好的Java项目还是’某马点评)，项目更建议自研或者在已有项目上做二次开发，形成差异化，就算用别人的项目，转变一下描述，简历上要让这个项目变得不像这个项目。hr一般不懂技术，干篇一律的项目hr都会筛掉了，更别说面试官了，我觉得形成差异化也是我约面率比较高的原因之一。

二、Agent开发/AI应用开发

1. 1关于这个岗位

Agent开发和AI应用开发基本是一个东西，Agent开发和AI应用开发是最近这一年才兴起的岗位，定义还是比较模糊的，有的偏开发，有的偏算法，具体的还是要看JD(岗位描述)。相比于传统后端来说，这类岗位约面率和通过率都会更高，淘天已经取消传统后端开发岗了，全替换为AI应用开发的岗，这是未来的一个趋势，无论你做什么类型的开发，AI的东西一定要懂一些。

1. 2核心参考

因为这个岗位比较新，网上没有看到成体系的路线和资料，就我个人的学习做一定的分享。

Python基础:我本科有一定python基础，所以直接看了两天’菜鸟教程’的python就快速捡起来了。如果你是连环境，conda，uv都不知道，属于没接触过python的小白，建议先去b站看python的视频，找播放量最高的视频即可。

Agent/RAG基础:github搜’hello-agents’和’all inrag’，由datawhale出品的教程，内容非常详细。

datawhale主页也有其他很不错的教程，比如教aicoding之类的教程，学有余力也可以看一下。

学完datawhale系列基本对Agent开发已经有一个成体系的认知，就可以做项目了，优先选Langchian/Langgraph框架，不建议看视频，直接看Langchian/Langgraph的官方文档，讲的很详细，不懂的也可以问Al。项目建议自研，现在有这么多vibecoding的工具，想好一个idea很快就能搭建好。

微调: 微调属于加分项，不是必须项，时间不足的优先学LoRA微调，这个可以直接看论文或者网上搜博客就有，很多讲这个的。

AI基础:不用专门去学深度学习，机器学习的内容。算法层面懂Transformer和decoder-only就足够了，这部分在datawhale的’hello-agents’有讲，如果感觉对Transformer依然不太懂，可以在b站搜’堂吉诃德拉曼查的英豪’，讲的很详细。

AI八股: 没有很好的合集，主要看面经。

Al前沿:这部分比较杂，但是很重要，面试官现在很看重对AI的敏锐程度。平时多关注AI的新闻，这方面的技术迭代相当的快，去年还经常问的MCP今年已经不问了，都在问Speccoding，Harness，可以关注各个大厂的微信公众号，推荐阿里云技术的公众号。另外’堂吉诃德拉曼查的英豪’这位博主几个视频都很好，有多AI技术的概念分享，推荐可以看一看。

算法手撕:跟Java开发一样，参考1.2的算法。

三、其他杂谈

3. 1面试体会

无论是Java开发还是AI开发，八股占比都已经越来越少，AI越来越重要了，面试官很关注你对AI的了解程度，会不会ai coding。

ai coding已经是实际工作不可或缺的一环了。面了好几场有一个很高频的问题:‘你用什么ai coding的工具，讲一讲你的使用心得和体会’，这是一个很开放的问题，也没有标准答案，但是能反应出你到底是不是ai coding重度使用者，只会写提示词是完全发挥不出aicoding能力的，甚至大部分人提示词写得都不好。

3. 2简历

简历很重要，可以用腾讯校招官网的简历模板或者小林coding的简历模板库，不要做得太花哨。

简历分为教育背景，实习经历，项目经验，专业技能，这四部分就足够了。自我评价，学校的班委或者社团活动之类的不建议写，占篇幅也会显得简历很空洞。这是技术岗，你要明白面试官看重的是你的技术能力。

没有实习经历的话全部内容写到一页就足够了，我简历上有三个项目都只用了一页。hr要看很多简历，没空挨个看两三页的简历。内容不要写那么详细，不要写成技术文档，面试官感兴趣他就会问你细节的。

3. 3常见疑问

• 不懂Java(传统开发)可以找AI应用开发的岗位吗?

可以。这个看组，有的组是传统后端结合AI的业务，有的是纯A业务的组，不会传统后端也可以找AI应用开发的岗，只是选择面会少一些。只要进了面试就是简历上有啥就问啥。ai coding用什么，怎么用?推荐用claudecode/codex，b站有很多教程，模型可以接deepseekv4pro,物美价廉。

• 手撕是ACM模式吗?

大厂基本都是。代码都是用ai coding写的可以吗?完全可以，面试官更喜欢aicoding比例高的人，ai时代我们更需要判断能力，决策能力。

• 有没有推荐的项目?

有idea，会aicoding，就可以自研。不建议买项目，很多出名的博主卖的项目其实都一般。实在要买随便哪个出名的博主都可以(不做推荐，自己网上去搜)，买的项目最好也进行二次开发，加入一些自己的思考。

• 面试有什么技巧?

自信，表达的时候落落大方;无论什么项目，在面试官眼里基本都很toy，大厂更看重潜力，是否自信，是否有激情。就算遇到不会的问题也不要露怯，能讲多少讲多少。

最后，祝大家都能成功上岸。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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