云原生（现代软件的基础设施），刚好Java是云原生的主力。比如K8s已成为云时代操作系统，价值在于高可用、弹性、可观测的体系化能力，是任何互联网和企服应用的标配。他的背景非常匹配，转型相对平滑，可以快速上手，但竞争可能激烈，需要深化架构和运维知识

这家企业，我印象深刻，是在boss直聘上看到并投递的，简直令人大跌眼镜，我先记录一下面试问题，最后再介绍一下它的雷人之处。1、请你做个自我介绍。2、对运维这块的熟悉度？3、了解我司的工作模式吗？4、现在在哪里居住呢？是否自有电动车？5、反问。问题不多，草草结束了。这是线下面试，企业在一家公寓里面，一进去就看到满地的美团充电宝，当时心想也正常，毕竟是美团充电宝业务。当时去了之后，hr就给我一份表格填基本信息，然后进行面试，面试完后我就走了。然后我想讲下几个疑惑的点。第一：boss直聘上写着运维工程师，关键词：java，python，sql。结果去了之后跟我说是当维修师傅，拿工具，骑电动，去帮门店维修美团充电宝的故障问题。那这个和java有毛的关系呀？？？第二：boss上的薪资：8-13K。当时面试和我说底薪4.5K，绩效2.5k，还需要自己购买电动车。我实在无语了。。。只能说boss上面虚假信息还是挺多的，大家注意辨别。

作为已经工作半年的Java开发，日常处理业务需求时经常会感到与数据交互的效率受限于传统的ORM框架和查询逻辑。Python在数据处理和机器学习领域的生态成熟度远超Java，NumPy和Pandas让数据清洗变得异常简单，而Scikit-learn更是将机器学习算法的使用门槛降到了极低。这不是要完全放弃Java，而是给自己装上另一条腿，当后端架构需要融入智能推荐、异常检测这类AI能力时，掌握Python就能让你在团队中发挥关键作用，毕竟技术选型往往由那些能跨越语言边界的人来主导。另一方面，云原生技术栈正在重塑应用交付的方式，Docker和Kubernetes不再是运维的专属工具，而是开发人员必须理解的基础设施概念。这半年里看到项目从传统部署转向容器化的过程，那些懂得K8s编排原理、了解服务网格和微服务治理的同事，在架构讨论中明显更有话语权。与其被动等待技术栈更新换代，不如主动拥抱云原生，让自己的视野从单个应用拓展到整个分布式系统的运行层面，这种从微观编码到宏观架构的视角转变，正是资深工程师与普通开发者的分水岭所在。

现在基本 AI 应用 + Java ，大家都会用了，前端最好也会一些，还有就是运维部署这块了，现在代码编写其实占比挺少的，主要还是技术方案和选型的思考，AI 现在很多行业都能够结合 agent 使用，良好的 AI 使用者的效率比自己编写代码快多了，而且往往边界条件和判断空值、网络安全的能力会更强，AI 是必选，其他技术都可以多多了解！