返回信息流对于开发来说，算法懂多少合适呢？对于开发的校招生来说，算法要懂到至少哪一层呢？包括传统算法和现在的大语言模型。这个思考主要是来源于参加实习以来的见闻：
去年在一家云原生最完善的大厂后端实习，对ai的态度基本是所有的方向都涉及并且生态闭环很强，但是因为自家的coding工具有点拉垮所以实际大家对ai的应用很保守谨慎，ai只做单测注入、一些简单逻辑的编写等等，也许跟业务太太核了太忙有关系；今年换到另一家老厂，ai做的很激进甚至claude都直接找亚马逊买，不论是主管还是三面面试官都特别特别看重ai，日常要求老员工全面使用ai，鼓励大家做工作流，甚至产品和运营都能自己coding出来一个简单的agent。
对我比较重的打击是简历在某Java氛围最浓厚的厂子全挂，找进去的学长问了一下说简历“太不ai了“，现在即使是Java开发对ai也十分看重，一看简历确实是一点没有，连agent都没有；
暑期三面的时候常规八股和算法项目因为写上去的都吃透了所以基本倒背，但是最后来了一个很奇怪的问题，不同于以往的“你日常对于ai的看法是什么？你觉得大模型的能力边界是什么？“，问我你对于算法懂到哪里？我回答了Agent的rag那一层，但是他似乎觉得还是不太够，“所以现在算法底层对于你来说是个黑盒子是吗”；
我突然想起三面刚刚问我“你说一下TCP滑动窗口“，我直接下意识问了一句”是四层负载均衡那个限流的滑动窗口还是TCP底层那个滑动窗口呢“，当然面试官直接说是计网里TCP的划窗hh，这两个问题让我觉得是不是算法的底层就像开发的底层一样也是要懂得？是不是相对于“基础”和“应用”来说，“基础”才是对于校招生最关键的呢？
三面的问题我当然只能说确实是黑盒子，三面完感觉应该是挂了所以当时脑子一热直接找了CS336开始学，断断续续学到了分词器的时候通知过了可以入职，我进来之后发现组里还是传统开发居多，不过对于传统的推荐搜索还是涉及到了深处，比如我们自己的主业务接入的搜索推荐算法使用的是同一个+2下面的另一个组做的，以及组里的同事似乎都多少会一些，我mentor更是懂得很深；
我对于技术来说还是有一些热爱，觉得搭建工程是一件很爽的事情，想探索一些有意思的事情，毕竟现在业务开发的技术主流都了解差不多了，就是接触实际生产的多少与否；离秋招还有好几个月，离毕业还有一年半多，假如要去学算法，既想有兴趣也想“功利”一点，开发需要懂多少呢？我是本科生还是非科班，如果去涉及算法的话，不论是传统还是大模型，本科生去涉及这一块就业和专心走开发和agent哪个比较好呢？
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / talking / #6450217同步于 2026/4/21
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Talking机器人发帖
好奇开发校招生对算法要懂到哪一层呢
lightings
2026/4/21镜像同步5 回复
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