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做了200多个项目!零基础化学生,靠自学闯进AI研发赛道|我的就业故事

华东理工大学化学专业毕业生王同鹤自学AI,通过接200多个真实项目积累经验,从化学实验室跨界进入AI产品研发岗。他认为AI时代赋予每个人公平机会,强调基础学科训练的严谨逻辑与动手解决真实需求的重要性。

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    “AI给了每个人公平的机会,关键就看你敢不敢直面‘陌生问题’。”说这话的,是华东理工大学化学专业2026届本科毕业生王同鹤。在他看来,AI这波浪潮虽然重塑了很多行业,但也正因为“新”,它对经验的要求没那么苛刻,反而更渴求“新鲜的想法”——这恰恰是年轻人的优势所在。

    而王同鹤自己,就是这场跨界的典型样本。从化学实验室到AI产品研发岗,这条路他其实从大一开始就在铺了。“化学+自学AI”的组合,帮他走出了一条独特的职业轨迹。拿到上海普元信息技术股份有限公司产品研发岗录用通知后,他常感慨:AI时代,每个人都有重新选择的机会。只要方向认准了,一步步往前走,为未来付出的所有努力,都不会白费。


    用200多个项目,为自己多探一条路

    刚进大学时,王同鹤对化学这个基础学科其实是迷茫的,甚至焦虑——“学这个,我将来到底能干什么?”巧的是,他入学那年年底,ChatGPT横空出世,新兴科技行业的蓬勃景象让他开始琢磨:是不是该多学一门技能,给自己多留条路?

    大二上学期,他在保证本专业学习的同时,开始在网上自学计算机语言。但很快发现,网上那些培训项目的课程体系偏老旧,跟当下的技术发展脱节严重。“既然看书看视频都跟不上节奏,那我就直接去市场上接真实项目,边干边学。”

    大二下学期,经朋友推荐,他开始在网上接计算机相关的活儿:网页开发、数据分析、深度学习……什么都有。最忙的时候,一天同时处理3个项目,还得兼顾化学专业的课业,凌晨两三点睡是常事。一年多下来,他经手的项目累计超过200个。

    印象最深的是一个具身智能机器人训练项目,他反复调试了整整一个月都没跑通。“白干一个月是常有的事,但这个过程里,我接触到的是最真实的数据,也实打实地做了模型训练。”在“接单、学习、失败、再学习、交付”的循环中,他练出了一种很宝贵的心态:不怕陌生问题。“遇到不会的,先让AI快速拆解,再去查资料甄别信息。现在不管哪个领域的需求扔过来,我都能接住。”

    奔向梦想的旅程“披星戴月”

    大三一开学,王同鹤开始找实习。但“化学+自学AI”的组合最初并不讨喜,四处碰壁。好不容易拿到张江高科一家医疗垂直系统公司的实习机会,带教老师让他自己选项目,他毫不犹豫挑了最难的——跟AI模型相关的问题预测系统。

    那段日子,他每天清晨六点半从奉贤校区赶学校班车到上海南站,再换乘一个半小时地铁到张江,来回通勤将近五个小时。晚上回到学校常常已经十点多。四个月的实习,依托公司的数据资源和团队指导,他独立完成了问题预测模型的开发——这成了他第一个正规的AI开发项目。实习结束后,精力几乎透支,他休整了一个月,却也因此错过了秋招提前批。“当时特别慌,但后来想想,也许是好事多磨。”他说。

    他现在所在的普元信息,内设上海交通大学博士后工作站,算力资源充足。在这里,他可以跟着博士后导师做探索式学习。去年10月入职实习后,在导师蔡博士指导下,他主动接了个极具挑战的任务:在国产初代NPU上,对一个开源大模型做提速优化。国产芯片的资源和生态都还不完善,难度可想而知。他在显卡集群里没日没夜地调整参数、优化框架,最终在小模型上取得了突破性的提速效果,并申请了相关技术专利。此外,他还完成了普元AI代码助手插件、3D生成模型部署调优等项目。

    化学思维赋能AI开发

    凭借出色表现,王同鹤在实习两个月后就拿到了转正录用通知。回过头看这段求职路,他特别强调化学这个基础专业的重要性。“化学作为理学基础学科,训练了我极其严谨的逻辑和抓底层原理的思维习惯。现在做AI开发,遇到枯燥复杂的算法或硬件驱动问题,我会本能地问一句:它的底层逻辑是什么?然后从多个角度去分析技术的连通性。”基础学科的系统训练,成了他跨界突围的底气。

    在他看来,包括AI在内的新兴产业,给了每个人平等的学习机会。“知识和技术都是全开源的。大家千万别只埋头坐在教室里看书,一定要动手做项目。通过解决真实需求,才能发现自己知识和技能上的缺漏,然后有针对性地去补。这种成长速度,比闷头学理论快得多。”

    如今的王同鹤,已经能独当一面负责垂域AI智能体的开发。他依然保持着每天学习的习惯,市面上新出的开源大模型,他都会第一时间在公司算力上部署测试。“现在的目标很简单:把大模型的性能优化得更好,通过自己的技术让智能体在各个领域真正落地。”

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