2025 年，对我来说不是“成长年”，而是验证年。很多能力早就具备，但今年是真正被放到项目里反复检验的一年。项目更多了，要求也更实在：能不能稳定跑、现场能不能扛、出问题谁兜底。一、项目继续推进，但难点明显前移今年做的项目，本质上已经不是“把功能做出来”，而是：多任务并发下的稳定性控制资源受限情况下的性能取舍不同硬件平台之间的适配与复用问题不再写在需求里，而是藏在长期运行和边界条件中。二、更多时间花在“收拾残局”上作为有经验的工程师，今年干得最多的是：接手历史代码、排查顽固问题定位偶现 bug、复现场景在不影响现有功能的前提下改结构这些活不显眼，但决定了项目能不能活下去。三、技术决策开始影响项目...

我的简历真的很烂吗😭😭😭投了一个多月了找我的全是中科软、外企德科、科锐国际，孩子只是想找一个自研，25 双非真的这么难吗😭😭😭

gpa因为长期实习是依托保研大抵无望…..考研是不会一点公司前景似乎还不错，转正也似乎比较稳，算力薪资都比大厂多点（实习和正式都是），而且不加班5天8.5上班18下班估计读研读博除了多花了时间薪资也很难增长了这方面有没有懂哥简历感觉越写越少….面试也好久没面了…lc也好久没做不会点…我有点菜鼠了

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...