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楼主bg本硕均985,目前在大厂实习,应聘的是后端开发实习生,但是现在做的算法的架构工作,主要做推荐算法的优化,内部的训练平台调优,GPU的优化等,基本上看不到算法代码,主要关注模型训练的吞吐等非直接性能指标,去做监控和工具化能力,之前一直笃定后端开发,现在实习有点沾边推荐,再加上大模型现在那么火,就有些犹豫搜广推算法,想喝上大模型的汤,现在实在不知道怎么选择,如果继续坚持后端的话,实习产出也不好写😭求求大佬们帮忙做个选择!!!非常感谢各位牛友!
引流:#腾讯# #字节# #美团# #阿里# #实习# #后端# #算法# #牛客AI配图神器#
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我也是差不多这种情况,研究生偏ai infra 但是感觉实力又去不了大厂ai infra
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发布于 2025-12-18 15:49 山东

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2025-12-29 12:39
中山大学 算法工程师
最近看到大模型方向的高薪offer引发了一些讨论。有人感叹“选择比努力更重要”,认为抓住了风口就改变了一切。作为局中人,我想聊聊我的看法。确实,大模型带来了薪资结构的显著变化。开发岗今年60万可能已近上限,而大模型方向80万以上的包并不少见,部分公司给硕士生的总包甚至超过百万。更值得关注的是,一些高薪候选人并没有顶会论文,仅凭扎实的实习和工程能力就拿到了机会。这似乎印证了“选择决定论”。但我想说,大模型的高薪并非“风口上的猪都能飞”。行业的高回报,是对这群人特定努力和能力的市场定价。首先,这个行业的门槛和竞争强度被严重低估。它不是避风港,而是竞技场。你需要快速跟进日新月异的技术,处理海量数据与复杂工程问题,承受极大的交付压力。很多从业者付出的心血并不比在传统赛道发顶刊少。市场的定价,正是对他们所克服挑战的认可。其次,行业的内部淘汰率非常高。我们只看到头部选手的光鲜,却忽略了大量“卷”不出来的人。他们的处境或许比许多稳定方向的从业者更艰难。幸存者偏差让我们容易得出片面的结论。大模型是当下的重要选择,但它从不是轻松的通途。它更像一个放大器:选择决定了你进入的赛道,而努力与能力决定了你能在其中走多远、留多久。对于个人而言,在正确的方向上持续积累有效的努力,或许才是更实在的答案。我拥有7年大厂算法经验,担任过技术面试官,欢迎交流。
选择和努力,哪个更重要?
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