研二无实习经验还有一年时间，如何进行职业规划和技术栈选择？

今天给大家分享的是一位粉丝的提问，研二无实习经验还有一年时间，如何进行职业规划和技术栈选择？

接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。

同学提问：

我目前研二，华五本硕。本科是自动化，硕士生电子信息专硕，目前在实验室做的是自动驾驶的CV算法。研一一年时间就单纯给实验室的自动驾驶横向打下手，现在还没有论文。本科时期由于保研就对实习疏忽了，没有实习经历，研究生这个实验室不放实习，未来也很有可能没有实习经历。目前平时使用的最多的是Python，C也系统的学过，C++只是在项目中接触过，了解基本的语法。

现在还有一年的时间感觉准备的有点晚了，现在算法方向没有顶会论文感觉就业很有难度，开发方向也要现在开始自学了。请问有什么职业规划上的建议？有什么技术栈上的建议？非常感谢！

Yt回答：

首先作为一个华五本硕，基本上你投哪家公司都会给面试机会，那其实在这里现在的方向是做的自动驾驶CV算法，我认为你这个方向它是比较好的，好在哪呢？就是要说学历背景是OK的，找自动化驾驶相关的我认为基本上是可以找到的，但是请注意可以找到不是说你投出去之后就要你了，因为有很多朋友它会出现一种误解，就什么认为这个东西方向好，就是基本上大把的岗位，只要我投就有，那各位朋友们现在已经告别了这个时代，已经不可能会出现比如15年以前，就是你项目里面啥也没有，你简历里面啥也没有，然后你就投出去基本上就有这种大厂的offer直接找你，这个基本不会，不可能的。

那为什么？大家你要知道现在一年的应届生，就像2024年应届生1,179万，这么多的人，那对应来说你比如做自动驾驶，它有多少岗位，就比如说整个新能源汽车今年招1万人，中间还有很多做工程的，包括做生产的，还有再加上做自动化驾驶的可能撑死也就是2000个人，你就好比你们学校研究生，华五五所学校，你们学校2000个研究生，五所就有1万，然后再加上其它的985的院校，你就想一下这里面得多少，就是985的院校一年来说可能40万的应届生可能有，那也就是说加上这个数据来说，那提到一点，那也就是说你够这个槛，不是说你投出去之后肯定就有这个机会。

再加上你研究生做的这个方向，也就是自动化驾驶这个方向，我认为后面概率会大很多，然后再加上后面你现在在做的，就是现在没有实习经验，现在已经研二，还有一年的时间，怎么去提升自己呢？我认为在这里做两款产品，那为什么做两款产品，就结合着自动驾驶，你把你横向的项目，就把你实验室横向的项目能够把它交付给你们的对应的客户，就是你们做完的东西能够交给你们的甲方，甲方能够再给你们一些建议，然后你再迭代，这个过程能经过几次来回，你就知道这个产品是个什么感觉，如果你在这里只做第一个版本，你把它做完之后你就提交出去，那如果只做一个版本那你就发现那这个需求很多东西你是没有形成一种反馈机制的，因为产品它既然叫做产品，它有个很重要的东西叫做迭代，因为它会经过很多次迭代，就是第一版不行，我再迭代一个版本，然后遇到问题我再解问题，遇到问题我再解问题，你就慢慢来说，你就能够知道这个产品它是怎么往前面前进的。所以这里面你就拿着你实验室现在这款产品，就是你把它横向能够去做成产品化，然后慢慢的说结合你们客户，你们的金主，为什么它会需要这个东西，然后把它理解好。

再来分析一下，也就说第一个你有一个华五本硕的学历，然后再加上你有一款产品化，就是你们实验室这个自动驾驶这个方向的，一个项目一个产品，还有一点就是不是有项目就可以了，还需要有一些基本功，因为后面很多面试的时候问到了比如自动驾驶，你们这个产品化的很多细节的时候，你是答不上来的，这不是你没做，你做了你也答不上来，结合性原因在哪里？因为很多东西可能是基于现成的东西做的，所以这里有一些细节的东西我认为你可以就以 Linux C/C++，就是把 Linux C/C++ 作为技术底座，Linux上面用C/C++ 开发，然后再结合做一款产品，这样又既有了底座，然后再加上一个产品，加上你的学历背景，你肯定能够找一个这种自动化驾驶相关的方向的，如果你找不到，我认为你后面欢迎来评论区拍砖。

那为什么我能够肯定你找到，因为我认为在这个方向，比你合适做这个方向的，在应届生群体里面你应该是属于那种1%、0.5%这个比例，是合适做个这个方向的，因为你要学历背景有学历背景，包括你研究生的方向也是自动化驾驶，然后有两款产品也是自动化驾驶，一看你的技术基本功也不差，那自然而然你就发现肯定你是有机会的，能比你更加合适这个方向的人他不多。

当然这个过程中间请注意啊，不要去背八股文，为什么跟大家讲一下这个不要去八股文，我认为到后面这哥们很有可能两条路，一个就是刷题，还有一个就是背八股文，我认为这个东西它不是说这种方式不行，这是真不行，我刚给你推荐这套方式会比我刚刚所说的这个刷题、背八股文会更优，因为为什么有很多朋友背八股文，后面背成一种什么感觉呢？就比如C 和C++区别，很多朋友就是就是c是面向过程，C++是面向对象，你要发现你没有一个自己体会，如果你在背八股文的时候，你很难把这东西内化为自己的，形成自己的一种体会，你要发现背的很容易一听就是背的，而你如果通过一些代码，通过一些自己的实践，能够内化为自己的这个感觉它是完全不一样的，而如果你是通过背的你会发现很多的东西它是那种套话，这种套话怎么理解，就好比构建和谐社会，那这个东西是一样，你发现这个东西既大，而且你又发现它又没有关键，又不是具体的东西，也就是说跟大家讲，最好用八股文结合你的经历，然后以 Linux C/C++ 然后多写点代码，然后这边你就把八股文往你以前的经历里面套，那这个东西它会好很多，那就是你自己的东西。

总结：

一、背景与核心优势

学历优势：华五本硕（自动化+电子信息），具备顶尖院校背书，简历通过率高。
技术基础：Python（主力语言）、C（系统学习）、C++（项目接触），自动驾驶CV算法经验。
核心短板：无顶会论文、无实习经历、实验室横向项目深度不足。

二、职业规划建议

1.聚焦自动驾驶赛道：

目标企业：特斯拉FSD、小鹏XNGP、华为MDC（算法优化岗/感知算法岗）。

岗位选择：CV算法工程师（感知融合）、嵌入式系统工程师（实时性优化）。

2.项目产品化策略：

迭代实验室横向项目： 将现有自动驾驶项目（如目标检测/多传感器融合）交付客户并收集反馈，完成至少3个版本迭代。

重点解决实际痛点（如夜间检测准确率提升、模型边缘端部署优化）。

成果包装：

撰写技术报告《自动驾驶感知模块优化实践》，突出算法落地细节（如从98%→99.5%的调优路径）。

开源核心代码（如模型量化工具链），提升GitHub影响力（Star≥100）。

3.实习替代方案：

参与行业赛事：Waymo开放数据集挑战赛、Kaggle自动驾驶竞赛（前10%成绩可写入简历）。

校企合作：争取与车企/供应商（如地平线、Momenta）联合开发机会，积累产业经验。

三、技术栈深化方向

1.底层能力补全：

Linux C++开发：

掌握现代C++特性（智能指针/移动语义），实现高并发数据采集系统（多线程+锁优化）。

学习ROS2框架，复现Apollo感知模块源码（如Lidar-Camera融合）。

性能优化：

模型部署：TensorRT量化（FP16/INT8） + ONNX Runtime加速。

内存管理：手写内存池（减少malloc碎片），实现高效数据流水线。

2.算法工程化能力：

边缘计算：将YOLOv8部署至Jetson Orin，实现端到端延迟≤50ms。

传感器融合：实现Kalman滤波+多目标跟踪（MOT），提升复杂场景鲁棒性。开发可视化工具（OpenGL/PyQt），实时展示融合效果。

3.工具链构建：

CI/CD：搭建GitLab Pipeline，自动化模型训练→测试→部署流程。

监控系统：集成Prometheus+Grafana，实时监测算法模块资源占用（CPU/GPU/内存）。

四、求职策略与时间线

研二下学期	项目迭代+技术深化	完成实验室项目3次迭代，GitHub开源核心模块，发表1篇技术博客（阅读量≥1万）
研三上学期	秋招冲刺	投递自动驾驶头部企业提前批（8-9月），准备项目难点深挖（如模型量化误差分析）
研三下学期	Offer选择+签约	权衡薪资/技术成长性，优先选择具备量产项目经验的企业