美团大模型工程一面

想找个日常实习，然后面试了一家小厂，对接各高校和军工的项目，做的是ai的应用开发，大部分是基于llm的langchain和rag这些python的技术栈。然后我是之前学过这些，现在准备后端go的技术栈，往云原生方向冲。第一：这家公司是那种外包的吗，实习对我之后找互联网大厂云原生方向有帮助吗？第二：直接去准备大厂后端实习还是在这里实习三个月先？本人南京某9硕，双非本

没录制，就凭记忆写了，顺序不一定对无手撕自我介绍介绍参加的ai比赛介绍两个项目问雪花算法第二个项目负责的模块项目开发中遇到的问题，怎么解决的？(jwt,protobuf的数据类型问题)说一下用到的saga模式知道RAG吗？说说prompt工程做项目的时候怎么沟通合作的？反问我的总结就是吹牛逼的感觉好爽😎

前一阵刚完成所有的论文，生病一直拖延没学习，目前还在学习java后端基础知识，多线程部分已学完，有mysql基础，但是java web，springboot等都没学过，目前准备恶补一下 jvm juc mysql redis ssm springboot，速成一个外卖项目........研一有netty的一个项目，研究方向是多模态情感分析，有一篇b会但是是传统深度学习也不是大模型现在想找暑期实习找不到的话想在秋招前找一段日常也可以，想国企和私企两手准备，但听说今年后端很卷，想问问前辈们建议继续专心学java后端这些，还是学java大模型开发呀......最近有在投算法岗但大多都是agent开发的。

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？