想找ai infra相关的工作，简历求大佬拷打

本人入职数月，在ai infra上比起入职前有了一定的了解，现在分享一下回馈牛客上的大伙😙：薪酬方面：对于ai infra，大部分还是属于开发类，比不过算法，但在开发里算高的。要求方面：感觉这方向属于是要求比较高的了，从学历上来说这方向很多都是清华上交的人在做（感觉是因为mooncake，sglang），但找工作的话学历不绝对；从卷度上来说真得挺卷的，ai发展日新月异，作为底层的基础设施需要支持不同的场景；做ai infra的人越来越多，内部外部都会存在压力。工作内容方面：从外层的最佳实践，到整个的系统优化，到某一个模块的优化，到学术上的贡献，到算子适配设计......学习推荐：作为学生，如果实验室没有卡可以用的话，最好学习开源推理框架，而且对大模型要比较了解，要不断跟进业界开源模型，了解模型最新的改进，比如deepseek的mla，了解不同的系统设计，比如pd分离；如果有卡可以用的话最好自己部署一下不同的模型，并且往最佳实践上靠一下，验证不同算法改进的优势与劣势。若有其他疑惑可直接私我😊，不定时解答一波（图文无关😋）

个人背景： 本科双非院校，硕士就读于杭电（杭州电子科技大学），将于明年（2026年）6月毕业。实习经历对比：上一段（6月初-7月中旬）： 某AI计算卡独角兽公司，AI推理框架开发工程师岗。主要负责框架测试和模型验证。团队氛围、管理方式、领导都非常好，业务本身属于风口，我的个人兴趣浓厚。但公司HR反馈转正机会极少（需实习约两年）。目前已离职。当前（7月中旬至今）： 海康威视，嵌入式Linux应用开发岗（传统业务部门）。实习满2个月可获得转正答辩机会。目前主要在学习自研工具和熟悉业务，尚未进入开发阶段。感觉技术栈相对传统稳定，个人兴趣远低于上一份实习。核心职业困惑：兴趣与前景的强烈冲突：对比两段实习后，我对AI Infra方向产生了强烈偏好，且该领域薪资远超嵌入式。但秋招现实是：AI Infra岗位稀少，双非学历与985竞争者相比劣势显著。短期策略的纠结：嵌入式（海康）路径： 更稳妥，更容易在秋招中获得转正/工作机会（保底意义）。AI Infra路径： 热情所在，但需解决竞争劣势问题。目前状态：白天海康工作，晚上兼顾科研和自学AI Infra项目，精力严重不足。寻求决策建议：选项A： 继续留在海康满2个月拿到转正答辩机会（作为秋招保底）？选项B： 放弃海康实习，争取在秋招前增加一段AI Infra实习经历（目标3-4个月）以弥补学历劣势？观察到前公司正在招聘同岗位实习生（离职时关系良好，是否值得尝试争取回归？）。若无法回归，是否应全力寻找其他同类公司实习积累经验？恳请大家基于我的背景和当下困境，在方向和策略上给予宝贵的指导~

秋招从最开始的金九银十，这几年逐渐发展到金八银九，头部人才计划更是六月、七月就开始投递了。这里简单来聊聊投递人才计划的一些注意点首先投递的时候，提前批和人才计划有时候划等号，有时候是不一样的。另外，人才计划学历卡的比较死，除非特别特别强，那本科也可以华为天才少年在面试流程中，和普通批不一样的是，人才计划肯定是要加面的，加面的轮数和形式各异。如果投了人才计划，只面了两三轮就hr面了，那就是转普通批了，但如果之前表现不错的话，此时拿sp或ssp还是轻松的。加面一般由+2或者更高职级的领导来面，有些还会组织集体的答辩，评委则是由高职级跨部门领导和hrbp组成，压力也是拉满具体面经肯定不方便说了，但是肯定不会和之前几轮一样死板，比较随性，除了会非常细的问项目、文章、竞赛，还可能交流一下对该领域的理解、交流一下最前沿技术，也可能就是问一下遇到过什么困难等等，反正他们怎么高兴怎么来，比较考验综合素质。这里个人觉得就需要各显神通了，把自身优点无限放大，让自己尽量E一点，如果没什么突出值得记忆的点就比较困难了然后从时间上，因为人才计划的hc是非常少的，所以虽然投得早，但最后要到年底才确定其实也正常，需要放平心态，面试只能做到人和，之后就靠天时地利了。催hr就更没用了，面对重要招聘绩效hr比你还急最后从选择上，能拿到这个hc的部门肯定不会差，薪资上肯定也是拉满，大概会比ssp高得多。资源上互联网一般不会有过多倾斜，但tl肯定希望去承担一些更有挑战的工作，而中厂或者国资也是可以拉满。所以个人觉得主要可以考虑一下具体工作和个人兴趣是否契合以及和+1聊不聊得来，薪资反而是其次。虽然人才计划可能待遇好点，但是进入工作大家其实还是在同一起跑线上，因此需要一个更加长期的规划。暂时就写这么多，希望有帮助。如果对我司感兴趣的话也可以看我之前一篇帖子内推之后有空再写写面腾讯是怎么奇奇怪怪挂的

感觉自己会的东西很少，之后想往AI infra方向发展，但又不太了解具体的学习方向。不玻璃心，求拷打。