985工科国企4年考研调剂双非，1年冲刺大厂大模型岗现实吗？

今天给大家分享的是一位粉丝的提问，985工科国企4年考研调剂双非，1年冲刺大厂大模型岗现实吗？

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：

YT你好。99年，985工科本，国企专业对口工作四年，觉得前途不佳，遂考研应用统计。考研失利，调剂进入杭州某双非院校，开学研二。研究方向偏数学，研一期间满足了毕业要求，可以全心全意转码了。目前掌握了Python基础，pandas和numpy的基本操作，由于研究方向上的需求，比较熟悉用CUDA C++处理数据然后联合编译进matlab可视化。目前专业课上学了机器学习和数据挖掘，不过没学深度学习，毕业想进入大厂想往大模型方向发展，但是现在还完全没有项目经验。现在距离明年秋招还有大约一年的时间，这个想法现实吗？具体应该如何实现？

Yt回答：

首先这个哥们作为一个985的工科本科，国企专业对口工作四年。其实国企的工作很多人梦寐以求，想进国企，国企压力小，没有996，也没有所谓的卷，国企来说对于很多朋友还梦寐以求的都挤破脑袋想去国企。这哥们在这工作四年感觉没有前途，但是典型的一种围城，里面的人想出来，外面的人想进去。在国企内部的人想出来看看私有体制是怎么工作的，私有体制工作久的人想去国企看看是否压力小一点。在这里工作四年感觉前途不佳。其实这个前途不佳，我不知道所谓追求的前途是什么，当然我们现在聊这个话题也是属于马后炮式的，当然这个事情也已经过去了，已经翻篇了。但是我认为对于后面如果有朋友还有类似的，比如说我在国企工作了一段时间，我想再去考个研，我想去从事开发这条路，可以以这个哥们作为案例我们来聊一聊。

于是考研应用统计，考研失利，调剂去了杭州的一个双非院校，开学研二，研究方向是偏数学，研一阶段满足了毕业要求，所以可以全心全意转码，目前掌握了Python以及pandas和numpy的基本操作，由于研究上的需求比较熟悉用CUDA C++处理数据然后联合编译进matlab可视化，不过没有学深度学习，想进入一家大厂往大模型方向发展。我认为这个哥们啊，你的理想我是认为可以理解的，可以试一试啊，但是整体上面从这个情况下面，整体上面你的技术底蕴上面做开发的话，特别是如果像往算法方向走的话，你一个985的本科，然后一个双非的研究生的话，中间gap了四年时间，这个道路的话后面去一个大厂可能会有点难。我们先不论大厂，比如其它的是不是大模型方向我们先不聊，就是这个背景，一个985的本科，中间gap了四年，多了一个双非的研究生数学专业，然后想去到大厂，这个可能来说你还需要努点力啊。先不说大模型哪个方向，比如走算法我认为这条路可能会有点难度，因为会有很多人他会比你更加有竞争力。那很多人说我自己技术也不差，那为什么没有我的机会呢？请注意HR每一年像这种大厂的HR，到了这种招聘的季节，整个手里十万分以上简历可能会有，他怎么去筛选？看学校院校，看年龄，看工作年限，至于你里面的技能，对于来说HR懂都不懂。

专业课学了机器学习、数据挖掘，但没有学深度学习。请注意你学过机器学习和深度学习，全国我认为很多的朋友都学过，这个学过的人，你就比如这些专科的朋友，或者普通本科的朋友也说我学过深度学习、机器学习，我也用过numpy，我也用过pandas，包括我还用过workflow，我做过什么什么。其实你会发现这个东西它能有意义吗？其实我认为它还是有点难，但目前来说你还是积累一下，毕竟现在已经研二，找工作得不到想要的，找不到自己理想的方向，去不了大模型或者去不了大厂，后面来说还是考虑考公考研，还是去到国企，这个可能说可能会带有一丝讽刺啊，我跟你讲的就是转码不一定会很好，转码不是说它是一个特别特别好的路线。

现在完全没有项目经验，距离明年秋招只有一年的时间，这个想法现实吗。现在来说你考虑比如现在暑假，或者说今年寒假，或者明年暑假开始找实习，找实习如果不行，比如说拿不到好的实习，拿不到大厂的实习，我认为后面还是考公考编。我们再来倒腾一下怎么去理解这个事情，你现在假设后面拿到了一个大厂的大模型的方向，现在目前大模型这个方向而且是很多人所追捧的，而且很多人都愿意，投递的人会非常非常多。就比如这种双九的朋友，包括92的朋友他都会投。如果你要走，你从中要使自己拔尖儿的话，你至少来说在暑假实习方面，你有一段类似相关的实习你在走这条路。我认为在这个过程你往这条路上走，它不一定是一个很现实的方案。作为数学专业现实一点，我认为考公考编可能会好一点。当然能去一个大厂也会好一点，至于是不是大模型方向你不要这么执着，看offer就是你现在先考虑能不能去个大厂。但是兄弟我说实话，我认为你作为我们粉丝，我得摸着良心跟你讲，确实这条路很难，后面你会发现回头再望，说不定那个国企你当时只是感觉到前途不佳而已，后面说不定你还是去国企，好吧。

总结：

• 现实挑战：985本+双非硕+4年国企经历，冲大厂算法岗（尤其大模型）难度较大，学历和年龄可能成简历筛选的硬伤。
• 可行路径：补强项目：利用CUDA C++做高性能计算/数据优化项目，结合Python/Matlab展示能力，优先投数据开发或基础架构岗。备选退路：数学背景+编程能力适合考公（如统计局）或国企技术岗，稳定性更高。
• 立即行动：3个月内完成一个CUDA加速的实战项目等（如量化分析工具），明年春招全力争取实习，哪怕中小厂先积累经验。

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