🌟搜广推和大模型算法是目前比较热门的两个算法方向，对于想从事算法的同学无疑是需要面临的选择，尤其是研0或者研1的同学，提前确定方向就可以少走弯路，直达目标。今天给大家分析一下这两类岗位的优劣势对以及适合什么样的同学投递。1️⃣搜广推：优势是hc多，互联网公司核心业务有关联，更容易进互联网大厂，劣势是入职后业务压力大。2️⃣大模型：优势是工作上业务压力相对搜广推小一些，而且可以投递的面更广（从中大互联网公司到独角兽，创业公司甚至国企/金融科技公司都有需求），包括LLM/多模态/AIGC等方向，劣势是进互联网大厂难度比搜广推高一些。3️⃣薪资方面平均水平差不多，但是大模型SP薪资会略高于搜广推。🌟如何匹配自己：首先看兴趣，其次是对压力的接受程度。如果对压力接受能力强，并且想进互联网中大厂可以选择搜广推。如果反之，希望工作业务压力不要太大，并且也可以考虑国企等选择，大模型会更加适合。✴️无论是哪个方向，都是目前的热门方向，竞争也都比较激烈，需要简历上有对口且高质量的项目经历。如果需要补充对应的经历，去拿实习或者正式offer，欢迎后台咨询。   

暑期实习offer决赛圈，最终还是没有入坑搜广推，所以留了两个agent相关的offer。两边leader感觉都很nice，业务还不错，下班都不算晚。晋升较慢这个问题也有了解，感觉如果wlb一点可以接受，比较考虑就地转正（如果组里确实舒服），所以想选一个对的。应该选哪个好，有没有坑，还是请大佬们多多指教1. 蚂蚁 终端算法数据技术部：严格来说现在算支付宝+AGI线了。做多模态agent，就是支付宝扫一扫旁边的“探一下”，除了VLM问答，RAG这些简单的东西外应该还有图文检索等等大模型之外的内容，能做的还是很多的。属于预研的状态，据说有点核心但也并非最核，最主要担心的点是这个业务到底能不能做出名堂来，蚂蚁AGI搞起来就好，搞不起来可能就有点凉凉。2. 阿里云 阿里云智能-风后：飞天实验室一个搞agent的团队，说是在搞deep research agent，最近的mcp也有涉及，属于公有云。也比较预研，据说“不十分关注业务指标”。相比蚂蚁的优点可能在于它的业务背靠百炼这个平台，应该没那么高的风险，但是飞天实验室新成立不久，网上信息不多还是不好判断。业务有好多ToB和ToG的，相比之下蚂蚁看起来是ToC。

导师不放暑期，需要直接准备秋招了，请问佬们末9本中9硕一篇ccf b+一段6个月中厂多模态大模型实习（偏科研，产出少）有机会提前批进面嘛如果无的话有什么推荐的路线吗

30min-无算法1.你会怎么设计一个用户登录功能？2.RBAC了解吗？3.如何理解面对对象？类比一个现实中的例子？4.把大象塞进冰箱的实现，面向对象和面向过程的区别？5.SSM是指什么？6.你对Spring的了解？7.@Sevice注解原理？8.AOP IOC？9.@Autowired和@Resource的区别？10.Redis的持久化？11.AOF和RDB有什么区别？12.你对事务的理解？13.线程安全的数据结构？14.MyBatis怎么用的？15.你怎么用Maven构建项目？16.jar包冲突了怎么办？17.有微服务经验吗？18.hash冲突如何处理？