字节 vs 华子

无论是机器人还是自驾，头部都没能进入，即使有幸进入终面，最后也被无情横向挂掉（好气呀，就差最后一口气），机器人hc相对较多，自驾hc较少，但是得意于数据闭环和L4，以及自驾的普及化（低端车型自驾的市场）岗位还是有些许的！鼠鼠最终也是可能要去做数据生产的牛马了！如果大家受限于专业，实习条件，想要走传统方向，pnc需求目前略大于slam需求的（反正自驾还是机器人领域，我没见过不要pnc只要slam的，反过来倒是存在），不过slam还有额外小众就业方向——手持三维扫描（重建）仪器。感知这个东西确实现在抢占了slam绝大部分岗位！slam在自驾基本上边缘化了，成为数据的生产工，机器人倒还是主力技术。我真的想吐槽一下slam，本以为入门难就算了，其实入门理解相关概念还好，多学学，多推推，多看看就懂了，然后实操时候发现才是最大的恐惧，尤其实际场景中，不同场景下，slam算法表现差异好大，而且多传感器融合涉及的调参真的可怕，协方差矩阵初始化，各种各样的阈值，各种各样的内外点剔除，这些参数改变带来的影响真的会很大！合格的优秀的slam工程师确实需要3-5年的成长，不仅仅是理论的学习，更多的是多场景实战的磨炼，一个开源算法的学习，逻辑理论只是开始，对于不同场景的适配处理，调参操作才是真正体现高端玩家和入门玩家的区别所在！这也是为什么slam需求有，但是往往都集中在社招中的原因。时代已经变了，以前那个以复杂数学建模为强大护城河的时代理念也变了，AI出乎意料的强大，强如slam这么复杂的数学工程岗位也沦为给端到端，vla，世界模型这种打下手的角色了。如果大家想要走slam这条路，一定要勤于思考，勤于推导公式，勤于阅读源码，三者缺一不可，否则只会一知半解，只会跑跑现成的算法，核心问题无法解决，并且和AI方面三维重建做结合，成为一个优秀的数据生产工（背锅侠）。今年我看有些企业甚至都开始招聘端到端定位工程师了，鼠鼠真的裂开了，未来发展真的难以预期，不过可以确定的是数据是未来的刚需，有质量的数据目前还是依赖slam相关技术去生产。对了，机器人slam还是pnc仍然是主力技术，因为slam的低算力实时性、成本以及机器人场景并不过于复杂（泛化要求没有那么高）。但是未来谁又能知道会咋样发展，英伟达边缘化计算设备真的除了价格，硬件参数发展速度亮瞎狗眼，五万亿美元市值的英伟达（苹果在它面前都是弟弟了，当时大家把打游戏买显卡的钱拿去买英伟达股票少说也吃麻吃串吃炸了），时代造就英雄呀！！！AI时代，重塑了整个市场格局，我们恰逢AI变革的时代，有时间有精力去追赶潮流，但是35岁左右的我们又会遇到什么新的时代，被拥有什么样新技术能力的年轻人所替代呢！学无止境，尽所能去学，去做，无视年龄的枷锁，方才能立于不败吧！

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目前主要拿到的offer，具体情况如下，base地都可接受，目前还没谈薪，但估计都差不太多1. 腾讯 base 深圳IEG边缘中台部门 业务一般且比较垂大概率sp，小概率白菜2.美团 base 上海基础研发平台 业务方向比较多，应用和基模都有大概率sp，小概率白菜3.蚂蚁 base 杭州AI Force 做agent的 应该算是toc4.京东 base 北京做主页搜索的

去年秋招，有好几个大厂offer，做的是ai infra，但是到最后选择的时候，感觉自己能力一般般，心态也容易焦虑，自己也没有挣大钱的想法（想多些个人时间），最后选择了家乡省份的国开行。结果今年八月份进来之后，没有任何培养，直接上手干活，分到了客户处。自己一来对金融（就是放贷款）这方面不熟悉（倒是可以学)，另一方面主要是加班太多，基本每天早一点七点，晚一点九十点，甚至加到过两点，还有就是薪资现在也降了，现在是实习期，一年之后据说到手七八千、八九千样子（省份是落后省份，自己现在也看开了)。优点的话就是稳定，熬到三十多不到四十岁差不多副处。总而言之，回家的目的就是有点想躺平的感觉，但是核心诉求就是想轻松一点，但是又感觉自己能力比较一般，现在跳也不知道能不能去比国开行更好的地方了，很纠结，求建议，十分感谢！（一些信息隐去防定位，必要时会补充，感谢理解)