llm方向选择

uu们，搜广推的QA和大模型评测这两个岗位哪个目前看前景比较大啊，已经下决心卷了，目前很中意这两个方向

360后端golang一面100分钟，摘自优秀牛友📍面试公司：360 北京👜面试岗位：golang后端📖面试问题：真服气，从秋招到春招，从来一面没有面试过这么久的岗位。从上往下问，总体问的比较深，基本计算机基础都问玩了，手撕一下快排。1. golang基础、进阶、坑点、场景题(闭包、context、goruntinue)2. grpc、proto编写规则、场景题、Gin框架、gorm简单问了问3. mysql索引、事务，跟postgresql区别、redis缓存击穿雪崩4. 说说对加密算法理解程度。5. 操作系统里面的线程、进程、协程。6. 网络 从浏览器键入一个url的背后流程、get...

想知道各位牛友如何看现在市场上的传统后端开发和“llm应用开发”呢，因为llm应用开发其实市场上做的工作内容参差挺大的，我大致分了几类供参考，如有不对，轻喷1.第一种最接近后端，调大模型api，然后还是搞后端那一套，无奈很多公司喜欢打着这个噱头，其实跟后端无异。2.做agent，核心工作就是prompt，rag，用低代码平台搭工作流、智能体这种，这种去了感觉失业得最快。3.搞微调，这种门槛也不是很高，但比第二种好多了，涉及模型微调、指标评估、造数据啥的。4.预训练，这种都是算法招进去的，门槛有点高，感觉危机感没那么高，虽然说也是搞数据清洗的多。5.模型压缩、推理加速啥的，这种偏底层 门槛也很高，个人感觉很好，就是要求高。大概这五种，依次从后端到算法，市面上很多名字，大模型/ai/ai agent应用开发太多了，但工作的内容差别超大。如果说涉及到的主要工作就是洗数据、造指标、微调、prompt、rag之类的或者再加一点agent，那感觉护城河似乎没那么高，甚至感觉可能还比不过java(说法可能有些绝对)，总结来说就是感觉危机感很重，想知道大伙是怎么看的，作为在校生该如何做选择呢？

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