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数据分析求职圈
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2025-12-30 22:06
门头沟学院 大数据开发工程师
双非一本，选后端还是数据开发？别再盲目跟风了。
直接说结论：没有哪个更好，只有哪个能让你先上岸。认清现实：双非身份意味着什么？ 别听那些 双非照样进大厂 的鸡汤，那是极少数。 现实是：你的简历在HR系统里天生优先级低。大厂简历筛选那一关，天生就难。😭 所以，你选什么方向，核心逻辑只有一条：哪条路能让你在面试那几分钟里，靠项目硬实力把面试官镇住？ 2. 剥开表象看本质后端开发：系统的地基 ⚙️你每天琢磨的是：怎么让接口快那几十毫秒？高并发下数据库怎么不挂？代码写得优不优雅？ 现状： 岗位极多，但卷得离谱。如果你只会增删改查，必挂。你得懂底层，懂分布式，懂性能调优。数据开发：数据的炼金术”💎你每天打交道的是：几亿条数据怎么洗？离线、实时任务...
数据人的面试交流地
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2025-12-30 23:37
中南大学 Java
选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！
我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...
等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发
聊聊我眼中的AI
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2025-12-05 19:40
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门头沟学院 Java
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2025-12-30 20:51
蚌埠坦克学院 嵌入式软件开发
春招前还要不要继续实习？嵌入式方向，更适合“骑驴找马”
很多做嵌入式的同学，在春招前都会纠结一个问题：是专心准备春招，还是继续实习？结合嵌入式岗位的特点，我的结论其实很明确：可以实习，但一定要骑驴找马。一、嵌入式春招，更看“经历感”相比只刷题、背八股，嵌入式面试官更在意：你有没有真实项目经验是否接触过硬件、外设或系统能不能说清楚代码是怎么跑起来的继续实习，至少能保证你在面试时有东西可讲。二、实习是“保底线”，不是“终点站”继续实习的意义在于：简历不断档，看起来更稳定面试时有正在做的项目可讲哪怕春招不理想，也有去处兜底但要清楚：实习不是上岸，春招才是主战场。三、什么样的实习值得一边干一边投适合“骑驴找马”的实习，一般满足：能接触真实嵌入式项目技术栈对...
春招前还要继续实习吗？
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