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进一步信息揣测

• 大厂AI转型内幕：阿里云核心业务已全面接入Agent体系，字节跳动30%前端岗位强制要求大模型开发能力，腾讯/京东/百度80%技术岗与AI相关——这些数据通常不会公开披露，属于内部招聘风向标。
• RAG技术实战门槛：企业要求用RAG优化知识库检索时，实际需要掌握非公开的工程技巧（如分块策略、嵌入模型选型），公开教程往往忽略行业数据敏感性问题。
• 微调大模型的隐藏成本：业内微调大模型所需数据量远高于公开建议值（通常需10万+条高质量标注数据），且需采购GPU算力资源，企业不会在JD中明示。
• AI岗位真实需求：企业招聘声称"大模型应用开发"，实际要求候选人具备业务流重构能力（如用AI替代传统工作流），而非简单API调用经验。
• 框架技能贬值陷阱：React/Vue等传统技能在头部企业已降级为基础要求，内部晋升机制更看重AI+垂直行业（如医疗/金融）的交叉落地经验。
• 裁员预警信号：传统岗位缩水与AI岗位扩张同步进行，但企业不会公开承认裁员计划，技术栈未转型的员工首当其冲。
• 二次开发认知误区：行业内部评估AI能力时，会通过私有测试集考察候选人对提示工程、模型微调等非公开技术的掌握深度。