为什么都没有人啊

“实习没人带”是每届实习生的高频痛点。例如：入职一周，导师不理，文档不全，每天都在装忙。面对这种情况，很多人在“苟住混经历”和“跑路止损”之间反复内耗。作为过来人，建议大家不要单纯用情绪做决定，而是从投入产出比的角度来完成自己的决策。一、评估“隐性资源”的价值（含金量判定）实习的收益不是有人手把手教你写代码，而是环境浸染和权限获取。请先check一下你手头的权限：代码权限： 你能拉到核心业务的Repo吗？能看到组内的Git Commit Log吗？文档权限： 公司的Wiki、技术方案设计文档（Design Doc）、复盘报告，你有浏览权限吗？）（语雀，飞书等）数据/算力权限： 对于算法岗（尤其...

朋友们好，本人是9本ic本科，参加26考研感觉结果不是很妙，遂迅速投入找工作。但本人技术能力很一般（）想找客户经理、技术支持 、售前工程师、fae和tse这类对技术要求不是特别高的。但现在这个时间段已经美美错过26秋招，市面上基本上看不到什么fae相关在招聘。想着先找个实习，但也很难找，对口的几乎没有。而且身边的朋友们都说一旦做了非技术岗，就再也转不回技术岗了，但技术岗可以转非技术岗，让我先找技术岗啥的。因为对求职一窍不通，求大家建议🥺

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...