22届 求工作啊😭

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...

😭😭本人大三上，运气好进了一家小公司实习，其实我就会个crud写了个外卖项目，但是有公司愿意收留我，我很珍惜这次实习机会，但是有个老师喜欢举报我们这帮逃课实习的，被导员压力了，说是什么领导来查，当天晚上让我立即回宿舍，明早必须去上课实际上第二天来根本没什么领导，导员说的后果很严重，说再被抓到就要把我这学期成绩清零然后上报我夜不归宿并且让我延毕😭但是我很珍惜这次实习机会，师傅对我很好什么问题都愿意帮我解决，一时半会也找不到替课的感觉很为难了，延毕感觉很麻烦

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...