求助大佬们给点经验,有偿

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🎓 背景
•25级研究生,28届毕业,211 本科 + 985 硕,均计算机科学与技术
•研究方向:AI × 软件工程,Python 熟悉度较高
•课题组常发软件相关会议论文,师兄师姐去向多元(开发 / 算法 / 大模型 / 产品)

👤 个人现状
•❌ Java 八股 & 项目:基础较弱
•✅ 算法基础:人工智能基础算法都较为了解,保研面试时准备过 八股,目前方向也偏 AI+软工
•🔒 实习限制:
• 平时实验室不太允许日常实习
• 最多能偷偷出去 3个月(研一暑假算上1个月的空档)
• 正式暑期有5个月(从 27 年 4 月开始)
•💡 其他:本科没有实习经历

⚖️ 当前纠结
A. 搜推广
•优点:薪资高
•担忧:三年后可能从红海卷成“死海”
B. 后端开发
•优点:岗位需求稳定
•担忧:未来天花板低,Java 市场更内卷
C. 大模型
•优点:方向前沿、潜力大
•担忧:背景不够硬?但有师兄已经拿到 Kimi 的大模型实习,但不知道能不能转正
D. AI应用

🙏 求助
如何结合我的背景和限制,在算法(推广/大模型)与后端之间做出更合理的选择?非常感谢各位前辈的指点 #牛客AI配图神器#  #后端#  #算法#  #方向选择#  #大模型#  #推荐算法  #
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dddd
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发布于 2025-10-04 23:37 湖南

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01-20 20:12
已编辑
合肥工业大学 后端工程师
鼠鼠大二上的时候听说直接学应用层好找工作,于是all in 应用层,后面学着感觉非常难受,大二下结束的时候就放弃了,大二的那个暑假学了下C语言和离散数学,大三上的时候好好想了想自己到底应该选择哪个方向。现在复盘了一下,为什么当时学应用层技术会感觉很难受呢?目前认为是因为搞错了学习顺序,没有先学计算机基础,就直接学应用层知识。这就好像直接在面前放一个专用计算机,完全不知道它的底层运行原理是什么,就直接对它进行黑盒调试。如果先学计算机基础,就相当于学习了一个通用操作系统的底层原理,后面去理解专用操作系统,只需要修改一些参数就可以了。所以我的结论是:其实应用层的很多知识都是源自计算机基础知识的,学好计算机基础知识后,学任何应用层知识都会很快。所以如果让我重来一次,我会这样学(就业导向,未经实践检验,慎用):0.C语言,顺势学一丢丢C++(class和STL就ok,不然耗时太长。体验面向对象,后面根据兴趣选择cpp或java或js或go或else深入学习)1.数据结构与算法,手写常见数据结构,会写Leetcode hot 1002.计算机组成原理,理解CPU、内存、磁盘、设备之间的关系3.操作系统,理解并发,内存,文件,磁盘。4.计算机网络,理解网络分层架构,理解常见的协议。5.数据库,会写SQL,知道怎么用程序操控mysql、redis。学到这里计算机基础就基本学完了,其实还有一些课没学,比如数字电路、编译原理、离散数学、汇编语言...,但是这些课不如四大件+数据库更实用。可以跟学计算机基础并行的是兴趣探索,选择感兴趣的方向深入,比如前端、后端、测试、算法...这样操作的话,选择任何方向,万变不离其宗,都因为有很好的计算机基础,学得很快,它们都是互相关联的,就像用一个泛型去代替任意数据类型,编译或者运行的时候才替换成真正的数据类型。当理解了底层,就不一定要去和几百万人卷供过于求的红海。可以去玩图形学、编译器、内核开发,进入那些门槛高、护城河深、也更有趣的领域。当然,不是学了cpp后面就一定要搞cpp,而是为了借cpp之手了解底层知识,个人认为无论走哪个方向,了解底层知识都是必要的。虽然我推崇基础,但并不意味着完全不看应用层。建议比例是 70% 基础 + 30% 应用兴趣探索。基础决定你的上限,但应用层技术却是你的入场券。
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