🌟搜广推和大模型算法是目前比较热门的两个算法方向，对于想从事算法的同学无疑是需要面临的选择，尤其是研0或者研1的同学，提前确定方向就可以少走弯路，直达目标。今天给大家分析一下这两类岗位的优劣势对以及适合什么样的同学投递。1️⃣搜广推：优势是hc多，互联网公司核心业务有关联，更容易进互联网大厂，劣势是入职后业务压力大。2️⃣大模型：优势是工作上业务压力相对搜广推小一些，而且可以投递的面更广（从中大互联网公司到独角兽，创业公司甚至国企/金融科技公司都有需求），包括LLM/多模态/AIGC等方向，劣势是进互联网大厂难度比搜广推高一些。3️⃣薪资方面平均水平差不多，但是大模型SP薪资会略高于搜广推。🌟如何匹配自己：首先看兴趣，其次是对压力的接受程度。如果对压力接受能力强，并且想进互联网中大厂可以选择搜广推。如果反之，希望工作业务压力不要太大，并且也可以考虑国企等选择，大模型会更加适合。✴️无论是哪个方向，都是目前的热门方向，竞争也都比较激烈，需要简历上有对口且高质量的项目经历。如果需要补充对应的经历，去拿实习或者正式offer，欢迎后台咨询。   

大佬们，目前研二在看暑期实习和后面的秋招。研究生阶段有不少LLM/VLM相关的经历，有个项目和搜广推勉强沾边（CLIP图文检索的），未来就业方向应该如何选择呢？1. Agent方向，压力应该没那么大，很多都比较偏预研，但是不确定性也高一些，已有offer是蚂蚁支付宝的多模态部门和阿里云飞天（业务是百炼、MCP Bench）2. 搜广推，蹭着LLM4Rec的热度面上的，业务压力应该会大很多，而且跳槽范围相对有限（不像agent可以去别的赛道吹水），但胜在业务稳定，已有offer是阿里妈妈搜索广告和腾讯广告的精排pCVR有点卷累了不想去特别卷的部门，想听听大佬们对这两条路优劣的分析。

我看哪里都查不到苏宁的面经，自己就来写一下一面技术面，35分钟主要是问了项目相关，还有个人的一些经历，技术上没有太多的问问了一些transformer，还有大模型的知识，比如 transformer在图像上是如何做的，自己也记得看过，但是很模糊，答的不是很好反问面试流程，具体业务，自己回答的一些不足的方面PS.面试官人挺好的，说让我可以多看看大模型方面的东西，我自己做的东西说我答的挺好，然后应该就是kpi面了，早知道不请假了。后续：被约了二面，实属没想到

暑期实习offer决赛圈，最终还是没有入坑搜广推，所以留了两个agent相关的offer。两边leader感觉都很nice，业务还不错，下班都不算晚。晋升较慢这个问题也有了解，感觉如果wlb一点可以接受，比较考虑就地转正（如果组里确实舒服），所以想选一个对的。应该选哪个好，有没有坑，还是请大佬们多多指教1. 蚂蚁 终端算法数据技术部：严格来说现在算支付宝+AGI线了。做多模态agent，就是支付宝扫一扫旁边的“探一下”，除了VLM问答，RAG这些简单的东西外应该还有图文检索等等大模型之外的内容，能做的还是很多的。属于预研的状态，据说有点核心但也并非最核，最主要担心的点是这个业务到底能不能做出名堂来，蚂蚁AGI搞起来就好，搞不起来可能就有点凉凉。2. 阿里云 阿里云智能-风后：飞天实验室一个搞agent的团队，说是在搞deep research agent，最近的mcp也有涉及，属于公有云。也比较预研，据说“不十分关注业务指标”。相比蚂蚁的优点可能在于它的业务背靠百炼这个平台，应该没那么高的风险，但是飞天实验室新成立不久，网上信息不多还是不好判断。业务有好多ToB和ToG的，相比之下蚂蚁看起来是ToC。