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。
“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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