有友友了解快手的解约流程吗

京东零售 做AI infra相关算法 35k 算白菜吗

bg广州某双非一本27届，黑马的外卖点评和微服务都学完了，八股只背了常考的，算法的话hot100刷了50道左右，现在简历上的项目还是两个烂大街项目，黑马点评和黑马商城第一段实习今年3月初入职的，公司是浙大网新（大外包，做政府外包项目的），我参与的那个项目好像很久远了（2019年就开始做了），版本一直迭代到现在，技术栈和黑马的也很匹配，现在的工作内容也只是改改bug最近也在学agent相关内容，往大模型应用开发方向靠，但是又觉得java太卷了，怕今年秋招成炮灰。接下来要怎么走啊，是java+agent，golang，或者是测开，客户端求大佬指点，真的迷茫了，后端真的卷不过92✌ #牛客AI配图神...

AI岗位细分方向多，技术栈要求差异明显，不管是算法、开发还是产品岗，都有对应的核心技能体系，提的针对性学习，才能避开求职盲区、快速适配岗位。一、大模型/算法岗（硬核技术核心）这类岗位是AI研发的核心，对技术深度要求极高，基础层要掌握Python、C++编程语言，熟悉数据结构、机器学习、深度学习理论；框架层必须精通PyTorch、TensorFlow、大模型微调、Prompt工程；进阶还要掌握RAG搭建、AI Agent架构、模型量化优化，同时具备数据分析、算力调优能力。二、AI Infra/开发岗（工程落地向）侧重把AI模型落地成可用产品，技术栈偏工程实现。需要掌握Python/Java开发，熟悉Linux环境、Docker容器化部署；懂大模型服务部署、API接口开发，了解向量数据库、缓存优化；部分岗位还要求掌握 الفيزياء、CUDA等算力适配，保障AI应用稳定运行。三、AI产品/运营岗（非技术偏业务）不需要深耕代码，但要懂AI逻辑和业务落地，核心掌握AI产品设计、需求拆解，熟悉主流大模型、AI工具的使用场景；会梳理用户需求、对接研发团队，懂基础的Prompt优化、数据标注流程；同时具备行业认知，能把AI技术转化为落地场景，降低用户使用门槛。入行不用贪多求全，先锁定一个细分方向深耕，把核心技术学扎实，再逐步拓展边界，结合项目实操积累经验，才是最稳妥的学习路径。

目前中9软件工程专业大二下，想开始准备实习，在网上攻略很多都说第一步先确定方向，想问问前辈们都是怎么选择自己的方向的呢？😩跟AI聊了很多，给出的推荐是：后端开发，AI Infra，Agent开发/AI应用开发，数据分析，搜广推…目前规划是本科多积累实习，出国读个ms提升学历，再回国工作。求前辈们指点