末流211人工智能专业，感觉现在算法比较卷。还有坚持的必要吗？

今天给大家分享的是一位粉丝的提问，末流211人工智能专业，感觉现在算法比较卷。还有坚持的必要吗？

接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。

同学提问：

你好，我本科末流211，人工智能专业，在学校里面属于比较水的专业，我对人工智能的算法比较感兴趣，大二参与了一些算法和数学建模比赛，不过拿的奖最高只有国三，会一些linux基础操作，数据分析、数据挖掘也做过，现在跟导师做项目。做的过程中感觉比较迷茫，项目中用的相关算法大部分只是调包和用别人的，除了这些算法外前后端的东西我都不擅长。感觉就业市场上搞算法太卷太难了，不知道坚持下去是不是竹篮打水一场空，up主能不能给个建议？

Yt回答：

关于这种情况呢其实来说我认为自己在大学阶段应该还是比较努力的，既然去参加这种算法或者数学建模啊拿一个国三啊，当然这种国三这种级别的不能说好吧，只能说数学功底不能说强至少来说比一般的会好一点，至少不差，是这样的。

至少之前来说有一些Llinux基础，会数据分析，数据分析数据挖掘也做过，现在可以跟着导师做一点项目这个是可以的，做点什么项目呢？做点这种产品化的项目，我希望对于项目看待的时候呢，不是去看待比如这底层的这种接口怎么调用，而是能够去看到他一款产品，这个项目他的需求是什么以及解决方案是什么代码怎么落地，以及测试的标准是什么，上线完之后怎么做，你应该看到的是整个产品研发的流程。

除了这种职业道路上面后面往哪个方向走，我认为走人工智能算法你的可能性不大，岗位也少，而且岗位来说一般都是大的企业来招，但是大的企业招人呢他对于人才的这种配备来说，或者说以网易或者说这种以腾讯这种他比如招一个这种人工智能，对应的这种岗位开出来的薪资也给的比较高，那你就发现全国一看开一个岗位招两个人我估计200份简历肯定有，这种情况下面我认为在这里你的整个背景是不够看的，所以在这里当然不说一点机会没有，但是这种机会是很渺茫的。你还是选择这种开发，开发能够产品化的。

开发的方向，这你里面是没有提语言的，因为你做的是用数据分析数据挖掘，更多来说我认为你可能接受是用python相关有一些linux基础，你就可以以python这个方向去做点这种Python相关的这种生态的一些方向，然后走Python的路线，这个也不是没有可能的。但是我认为在面试的时候还是需要走一些这种类似一些底层的技术，比如linuxc/c++这种底层的技术，这个会让你走得更加扎实一点，扎实什么意思？就是你能够看到底层，虽然说工作中间不会让你去做底层，但是你看到的这些你知道底层是怎么做的，这就是了解linux c/c++的它的必要性。

总结：

一、背景与核心问题

学历背景：末流211人工智能专业，有一定算法基础（数学建模国三），掌握Linux基础操作、数据分析/挖掘技能。
现状矛盾：项目经验较浅（依赖调包，缺乏底层理解），算法岗竞争激烈（大厂要求顶会/顶赛）。对前后端开发不熟悉，担心转开发方向竞争力不足。

二、方向选择与优劣势分析

1. 算法岗：慎选，需突破学历与成果壁垒

优势领域：细分赛道：AI医疗、量化金融、智能制造（中小厂需求较多）。岗位类型：算法优化工程师、AI产品经理（需结合工程能力）。
核心短板：缺乏顶会论文/竞赛TOP成绩，直接竞争大厂算法岗难度极高。

2. 开发岗：推荐转Python/C++工程方向

优势领域：数据工程师：ETL流程、数据仓库搭建（Python+SQL+Spark）。机器学习工程：模型部署（Docker/K8s）、性能优化（C++加速）。量化开发：金融数据处理、策略回测（Python+Pandas）。
竞争力构建：项目包装：将调包项目重构为“调参+优化+落地”全流程（如实现轻量版Scikit-learn）。技能延伸：补充Linux系统编程（进程/线程/网络）、分布式框架（Ray/DPP）。