用户 KK 薛与 Jerry 访谈：顺势而为，持续成长
KK 薛、Jerry
两位年度优秀学员在 AI 领域的成长实录
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主持人
那我们先请薛同学来跟大家做个自我介绍吧。
薛同学
大家好，我是 KK 薛，目前在深圳工作。我今年刚转入 AI 行业，现在是一个 AI 应用开发工程师。
主持人
欢迎欢迎！那接下来，我们希望你以“过来人”和“破局者”的身份和大家分享一些心得。我了解到你是通过学习《AIOps 训练营》之后成功获得了 AI 应用开发的岗位，能聊聊当时报名这个课程的主要初衷吗？
薛同学
我之前是一个运维开发，也属于 DevOps 领域，同时我个人对 AI 也很感兴趣，早在 2018 年就接触过 AIOps 了。作为极客时间的资深用户，我会经常关注这里的新课程，当时发现这个训练营后，觉得它完美结合了我的兴趣和工作需求。课程内容涵盖 AI 介绍、Kubernetes、云原生等技术栈，很符合我的方向，所以毫不犹豫就报名了。
主持人
那在学习课程前，你是否因为知识欠缺或在求职中踩过坑？
薛同学
我觉得主要误区有两个：一是觉得 AI 行业门槛高，需要高学历和数学背景；二是不知道从何学起。这些误区限制了很多人进入这个领域。
主持人
确实，很多同学会感到迷茫，想学却不知从何下手。那你是如何破除这些误区的呢？
薛同学
回头看，我觉得主要是靠兴趣和主动学习。我其实当时并没有明确计划，就是坚持不断探索新知识，自然而然地实现了转变，现在觉得确实保持好奇心和行动力是关键。
主持人
你的这种“顺势而为”的探索精神真的很值得大家学习，那么在学完课程并成功入职后，你觉得自己最大的改变是什么？
薛同学
首先很开心的是自己进入了蓝海领域。AI 行业虽然竞争激烈，但充满活力。我个人喜欢研究新技术，这让我又回到了舒适区，就像之前参与软件定义网络和云计算浪潮一样。其次，AI 行业朝气蓬勃，今年尤其火热，DeepSeek、Agent 等等这些技术给我们程序员带来了很大的帮助，让人干劲十足。比如我自己就经常会用 AI 编程助手和代码解读工具来辅助我工作和学习，大大提升了效率。另外，看到 AI 的发展，我也对人脑、意识在机器上的实现进展充满兴趣，可以看到的是 AI 正在朝着这个方向演进，我也很幸运自己能参与其中。
主持人
是的是的，AI 浪潮和云计算是类似的，其实我们会发现自己都曾经经历过技术变革，只是需要重新适应。你的分享给了大家很大的鼓励。那么也想再问问你，在课程中哪个知识点或项目对你现在工作最有用？
薛同学
我觉得最实用的是 AIOps 入门部分，比如 Function Calling、RAG，以及 Agent 入门和基于多 Agent 协同的 Kubernetes 故障自动修复。这些内容在我的工作中直接应用，面试时也经常被问到。
主持人
很开心看到老师的课程能够真正地帮助到你。今天也是程序员节，这里也有很多其他正在求职和学习的工程师们，在这里可以再分享一些你的经验吗？
薛同学
作为资深用户，我从极客时间的老师那里学到很多。比如，蔡超老师说过：“大师之所以是大师，是因为他失败的次数比新人尝试的次数都多。”这提醒我们要多实践，有量变才会有质变。
第二个建议是“通过构建实现理解”。极客时间上有很多通过手把手教你实现一个系统或者框架的课程，比如手写操作系统或网络协议等等，通过这种方式能带我们吃透技术原理，加深理解和记忆。比如你想理解 Linux 操作系统，那你可以看看对应的 Linux 代码，同时还能看下彭东老师的课程自研一个操作系统，这样学习下来你就会对操作系统的各个方面都有深刻的理解。
第三个是系统性学习，用极客时间上很多老师都提到过的系统学习的方法去学习技术知识，另外也很推荐大家坚持阅读源码，源码能带我们看到很多技术的本质。
最后一个重要的点就是坚持每天学习，让学习成为习惯。
主持人
那这里也给大家总结一下薛同学分享的 3 个要点：第一是多尝试，别怕失败；第二是可以通过自己的动手实操搭建的方式去学习和掌握技术原理；第三是坚持学习、体系化地学习，让学习成为习惯。AI 行业技术发展很快，但只要每天进步一点就有抓住机会的可能。谢谢薛同学的分享，希望以后在训练营可以经常见到你。
那接下来让我们继续欢迎另一位分享学员：Jerry 同学。
Jerry 同学
直播间的小伙伴们好，我是 Jerry。今年也换了新工作，我之前也一直在参与极客时间的各种课程和训练营。今天很荣幸能受邀参加极客时间八周年的直播活动，在这里先祝大家 1024 程序员节快乐！
主持人
也祝你节日快乐！今天我们也希望你可以作为一个先行者，来为大家分享一下自己的职业规划和学习心得。下面是第一个问题：你连续学习了 AI 全栈和 AI 数据分析课程，它们的知识体系看似毫无关联，可以分享一下你为什么选择了这样一个课程组合呢？
Jerry 同学
我选择 AI 全栈训练营是出于职业发展需求。其实在选择这门课程之前，我去看过招聘网站上的一些招聘要求。在后续的面试过程中我也发现企业更看重全栈能力——从需求到设计、架构、编码甚至到验收的整体理解。我认为自己也需要对全栈技术有一个全面的理解，后来我参考了极客时间的全栈训练营，也看到彭老师的课程讲解得很通透实用，所以就选了它。
选择数据分析训练营是因为我现在是在一个金融公司工作，和我之前用传统的深度学习和机器学习做训练的要求不太一样，还需要补充传统数据分析知识。另外我也发现这个课程里结合了当前与大模型相关的最新技术，补全了之前自己缺失的知识点，也在我的求职和目前的工作中给到了很大的帮助。
主持人
你的信息给了很多想要求职加薪的小伙伴一个很好的方向，全栈能力和数据分析能力在有了 AI 的加持下变得越来越重要了，越来越多的企业管理者看重这方面的能力。而且我也发现你能持续从外界摄取有用的信息，这个也很重要，不能完全闷头学习不抬头看看前方的路。那你平时是如何管理自己的时间和精力的呢？
Jerry 同学
其实我觉得学习这个事情是要靠自主的，而且要有自觉性。因为我自己对 AI 这个领域，尤其是大语言模型这个方向比较感兴趣，所以我平时就会看很多公众号的信息，利用碎片化的时间去学很多东西，也会接触到很多技术名词。在这个过程中，我会把它们记录下来，记在手机记事本上，等到晚上或者有空的时候，再去仔细研究。比如像智能体的概念、上下文工程，还有现在比较流行的智能原生架构等等，我都会不停地去研究。这个过程里需要利用很多零碎的时间，但主要还是因为有兴趣，有兴趣才能坚持下来。
另外我之前在找工作的时候会有一个习惯：每天早上起床之后，我会在家里准备的白板上写一些概念和问题。这些概念有些是从公众号上看到的，有些是面试时被问到但我当时回答得不太好的问题。写下来之后，我会抽出一个小时左右的时间去回顾这些概念，重新思考这些问题——当时我是怎么回答的？实际上应该怎样回答更好？而晚上我更多是用来研究新概念。周末的时候，我还会把这一周里所有记录下来的概念和问题再整体回顾一遍。
通过这样的方式，每一周都像是一次快速迭代，像滚雪球一样，积累的东西越来越多。虽然很多内容可能只是皮毛，工作中也不一定用得上，但在面试的时候真的非常有用。因为现在很多新的概念，尤其是 AI 方向的内容，是经常被面试官被问到的。我记得有一次面试一家金融类的 AI 公司，大概是今年二三月份的时候，面试官问我：你知道什么是 MCP 协议吗？如果让你自己去实现一个 MCP 协议，你会考虑哪些设计？另外，如果要在企业里私有化部署一个 MCP Server，应该怎么做？像这类问题，在工作中可能暂时用不到，概念也比较新，但如果你平时有积累，就会慢慢形成一种感觉。而且其实面试官更在意的并不是你真的去落地过这个东西，而是你有没有持续学习、跟进新技术的意识和你有没有清晰的 AI 思维，能不能用 AI 工具去解决企业中实际遇到的技术问题。
主持人
你的这个时间规划真的很棒，早晨规划、晚上复习，而且能够每天坚持记录和巩固，持续的进步和迭代自己的知识库。那我同时也很好奇，你在面试中除了展示自己在 AI 方向的技能，你会怎样展现自己的项目经历和综合实力呢？
Jerry 同学
其实我觉得在大厂面试的过程中，一般都会分成很多阶段，比如第一面、第二面，再到终面，还有 HR 面。每一轮的面试官可能不一样，关注的点也不一样。所以在面试之前，一定要先调研清楚这家公司它的产品方向和主营业务是什么。比如说，如果要面试的是一家金融类公司，那它可能是做金融 AI 产品，服务银行、保险这类客户，如果是一家新能源车企，那它肯定是围绕车载产品来做智能化。所以你需要在调研的过程中也做好技术储备，思考现在的 AI 能力怎么和边缘设备结合、怎么融入金融业务、怎么落地到具体场景等等，这一点我觉得也挺重要的。
还有一点是面试官在提问的时候，除了技术问题，他往往还会引导你朝业务结合的方向去思考。比如让你设计一个“AI + 金融业务”的场景，可能是保险产品推荐系统，也可能是运营客服机器人，面试官会让你做一个大致的架构设计，告诉你里面应该包含哪些模块，然后你再基于这个设计去回答具体的技术问题。这类问题其实挺考验综合能力的。
而且越到后面的面试轮次，越是会偏向去考验你的架构思维和业务判断能力。比如他会问：算力该怎么规划？哪些产品应该采购，哪些适合自研？尤其是在 AI 应用型企业，像金融、保险、新能源车这类公司，全部自研可能不太现实，时间成本也高，所以面试官会关注你有没有能力做技术选型，会不会合理引入竞品或成熟方案。包括低代码平台，他可能也会问你是不是做过二次开发，遇到过什么问题。因为我之前项目中有接触过这类内容，所以回答起来还算顺手。
另外除了项目经验，我觉得综合实力也很重要，尤其是语言表达能力。程序员在这一块有时候确实是短板，我自己一般会提前把项目经验整理成几个要点写在简历里，不管之后要不要来面试，提前规划总结一下，想想怎么写在简历里也是好的。
主持人
太棒了，那这里我也给大家总结一下几个要点：
面试前调研业务和技术；
面试中要根据不同的面试轮次说出不同的能力重点；
日常不管是否面试都要学会总结自己的项目经验。
接下来一个问题是，你觉得 AI 全栈训练营和数据分析训练营这两个课程最能帮助到你的地方是什么？
Jerry 同学
其实除了刚才说的这两门训练营，我之前还参加过彭老师的 AI 大模型微调训练营。我觉得这几门课程之间是有衔接的，整体上是承前启后的，尤其是彭老师的课程，都是他的技术经验的系统总结。
我觉得最有价值的地方是，课程能够很有计划地带你学习 AI 全栈。因为我一开始听到“AI 全栈”这个词也不太清楚具体包括哪些内容，但彭老师就把它讲得很清楚，从一个 AI 应用型企业的角度，从需求分析、架构设计，到编码实现、部署上线，再到效果评估，整个流程需要具备哪些能力，他都梳理得很明确。这一点对我帮助很大。
同时，他在每个技术环节中，都把当前最流行、最新的技术串了起来，比如低代码平台、模型测评、微调等等。这样学下来既有了整体视角，也掌握了关键细节。而且他布置的作业也都紧扣课程内容，实用性很强，我觉得这样学习效果比较好。
在 AI 数据分析训练营里，陈老师更侧重数据思维的培养。我觉得陈老师厉害的地方在于，他能通过数据思维引导你去解决具体行业问题。一旦建立了这种思维，后面再去选工具、算法或框架，就会更得心应手。这需要讲师有比较高的行业认知和教学高度，我自己也是从中学到了很多。
主持人
这两位课程的老师听到你的反馈后一定也很开心。那在课程结束之后，在你自己持续学习的过程里还有哪些心得体会可以分享吗？
Jerry 同学
现在 AI 领域里不管是底层的模型、算力，还是架构设计、上层应用，以及各种平台工具，几乎每天都在更新，迭代速度非常快。我自己平时也会关注国外的一些产品和技术动态，比如很多国外大模型公司，几乎天天都在推出新的技术或框架。所以第一个很深的体会是，我们必须保持持续学习的状态，不能停下来。
同时，国内不少企业也在紧跟大模型这波趋势，推动“AI+”行动，或者叫“人工智能 +”，就是把 AI 技术落地到自己的业务中，形成企业级的、本土化的 AI 应用。不管是金融、制造，还是其他各行各业，都在做这方面的尝试。所以我们也要关注这些行业是怎么应用 AI 的，并从中学习。
总的来说，就是要紧跟时事去学习，不管是国外的前沿技术，还是国内企业推进的“AI+ 业务”实践，都得持续去研究、去了解，这非常关键。
另外一点就是要打好扎实的全栈功底。这个功底是从用户思维开始，一直到企业如何设计一套合理的 AI 架构，再把架构通过编码实现出来，最后能评估这个产品上线后为业务部门带来的价值，这其实就是全栈能力的基本定义。这种能力现在越来越被企业看重，包括我现在的公司也是这样。过去可能一个“螺丝钉”式的程序员也有他的价值，但现在光做局部的工作已经不够了。相反，一个在 AI 领域具备全面能力的人，对企业来说会非常有价值。
主持人
好的，非常感谢 Jerry 同学的精彩分享，给了我们很多启发和思考，祝 Jerry 同学程序员节快乐，谢谢 Jerry！
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1. KK薛成功获得AI应用开发岗位的经验在于顺势而为，保持好奇心和行动力是关键。 2. KK薛通过兴趣和主动学习破除了对AI行业门槛高和不知从何学起的误区。 3. KK薛认为AIOps入门部分对他现在的工作最有用，这些内容在他的工作中直接应用，面试时也经常被问到。 4. KK薛分享了三个学习经验：多尝试，别怕失败；通过自己的动手实操搭建的方式去学习和掌握技术原理；坚持学习、体系化地学习，让学习成为习惯。 5. Jerry选择AI全栈训练营和AI数据分析课程是出于职业发展需求，企业更看重全栈能力和数据分析能力，这对他的求职和目前的工作都有很大的帮助。 6. Jerry持续从外界摄取有用的信息，这对于职业发展很重要，不能完全闷头学习不抬头看看前方的路。 7. Jerry在选择课程时参考了招聘要求和自己工作的需求，这种信息摄取和应用对于职业发展很重要。 8. 保持持续学习的状态，关注国内外的前沿技术和企业推进的“AI+业务”实践，打好扎实的全栈功底是非常关键的。 9. AI领域的学习者和从业者都应重视兴趣、主动学习、持续学习和适应职业发展需求的重要性。
2025-12-16给文章提建议
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