希望大数据推给相关行业的前辈和同学们！先摆bg：题主两财一贸ds，保研边缘人，无论文无科研，一个国三（大数据应用，但是组内没干过啥，水水），一段四大数字化实习（基本上就是excel、sql和bi工具），项目经历基本就是课程结课时做的project（其实是和gpt、gemini做出来的[捂脸R]），包括不仅限于深度学习文本匹配rag、机器学习预测、数据库等。目前打算未来港三新二拿个硕士，然后从现在到研一的时间可以用来实习找方向，现阶段有雅不准备考g，泛商ds泛cs方向混申，想快速拿到一个硕士。目前比较迷茫的点在于：申请硕士提升学历只是一方面，更重要的是如何规划从现在到真正就业这段时间，找到适合自己的职业方向。目前主要考虑的方向有互联网产品/商分/数分/算法（感觉最终会分化为业务向的产品和技术向的算法，中间的商分和数分考虑相对较少）、金融量化。其他和专业领域结合的方向由于市场规模较小，暂未过多考虑。想问问大家有没有更好的方向推荐？还有同学打算创业做教培，但我感觉教培行业如果发展不好，后续转业会比较困难。如果现在准备实习，不知道需要准备哪些相关内容以及投递什么岗位。自身能力方面：自我感觉比较一般，专业课如c++、数据结构、python、机器学习、深度学习等掌握得不够扎实，属于期末学了就忘的状态，而且对码代码兴趣不大，实际产出几乎依赖大模型。另外，本科阶段没有学习太多商科课程，对业务和量化方面不太熟悉。各个岗位的分析：• 数据相关产品岗位：和专业有一定相关性，又不用专门做代码工作，还能接触实际业务，感觉比较实际。起薪虽然低于算法岗位，但高于运营等非技术岗。由于更接近业务，在晋升和成长性方面可能优于算法岗位。关于wlb，不清楚和算法岗位的工作负荷相比如何，猜测应该会轻松一些？不过这个岗位背负业务指标，工作压力可能也不小。进入门槛相对较低，补充一些业务知识后就可以尝试。• 算法岗位：存在几个问题，一是自己对代码兴趣不高；二是自身能力有所欠缺，如果要进入算法领域，在笔面试准备上需要花费较长时间，比如补充专业知识、刷力扣等，而且感觉发不出paper；三是对大模型的发展比较担忧，担心做技术会被大模型逐渐替代；四是互联网算法岗位整体工作负荷和时长较大。另外，也不清楚该选择哪方面的算法，以及各方面的门槛和技术要求。虽然算法岗位不直接对业务负责，晋升和绩效评估可能比较困难，但其薪水确实很诱人，如果能顺利工作到30多岁，再跳槽去外包、外企、国企或者考公，实现wlb半退休也不错。• 量化岗位：自身出身于两财一贸的工科专业，在复合背景上可能有一定优势。然而，近年来金融行业发展低迷，学校里转码的风气很浓。而且自己对量化的了解较少，听说hc非常少，进入需要很高的学历门槛。可能整体工作压力也较大。其他背景：家人在南方小城市，父母是小公务员，家里最多能支持我去港新读硕士（考虑到国内学硕/专硕需要付出考研和三年/两年的时间成本，专硕学费也不低，且如果保上研也是专硕，所以希望快速拿到港新一年制硕士学位），其他方面都要靠自己。未来打算在大湾区发展，短期内可以接受较大的工作负荷，但长期来看更偏向于转向管理岗位或者追求工作生活平衡，毕竟身体无法承受长期高强度的工作。希望大佬们能从能力、兴趣、薪资、成长性、wlb等各个因素综合考虑，给我一些相关建议，或者提供其他新的思路和建议，非常感谢！                  

千呼万唤始出来，终于有暑期offer了，中午刚刚收到邮件。时间线:5.28 笔试6.5 一面6.20 oc实习就找到这里了。苏州见，秋招见        

三个月了总结下战绩数不清的小厂大厂国央企银行简历挂一面挂：美团，好未来俩家小厂测试口头offer没发拒了杭州银行上海分行线下面还剩三个银行没截止网申目前周六电信线下面，不知道要不要去，来回车费有点贵，还没补贴工资低，每两周还得偷跑回来开组会😅

👋个人背景：26届，211本，秋招想走JAVA后端方向。👏offer1：苏州空天信息研究院（3k左右，科研院所，和军工相关 有住宿）💯offer2：武汉恒生电子（4.5k ~ 5k ，主要做金融科技相关，需自己租房，需实习六个月以上才有转正）🌱offer3：合肥思特奇子公司 （3k+300块餐补,  和电信、移动、联通等运营商业务相关。 离学校较近， 可住学校）