艰难的抉择!求指导!

专升本计算机专业,双非农业工程与信息技术硕士,明年毕业,到底是找工作还是考公啊😭有没有大佬给个建议,工作的话应该就是运维这一块,因为之前干过半年运维(初级的),然后找一些云原生这种运维。
1)想考公,但是怕失败,到时候也没找到工作,难绷
2)找工作,无竞赛无实习无项目
到底何去何从😭
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先交代个人bg:26届北大计算机硕士,后端开发,已拿MiniMax转正Offer。闲来刷牛客发现了MiniMax的话题,也来凑个热闹,分享几点真实体验。关于技术成长:新人也能啃硬骨头入职第二周,mentor给我派了个活:海螺AI的流式输出在高峰期有延迟抖动,目标是P99延迟再降50ms。说实话当时有点懵,心想这不应该是他们干的活么?结果mentor直接拉我看Grafana大盘,拆解M2.5模型推理架构,让我自己找切入点。那一周基本在读代码、看论文、和infra团队过方案。后来我提了个想法:在网关层加自适应批处理策略,根据实时流量动态调整batch大小。mentor看完说思路可行,直接让我写代码上线试试。最后优化上线,高峰期P99延迟降了60ms。怎么说呢,工作确实很硬核,之前实习的时候这种活儿大概率轮不到新人碰。这边倒好,只要方案有数据支撑,没人会因为你是实习生就拦着。关于mentor:教的是怎么思考问题记得有次遇到状态同步的坑,mentor没直接给答案,而是从分布式系统的一致性模型开始推,让我自己琢磨结论。他的原话:不只是会写代码,要成为能设计系统的人。听起来比较简单,但对于校招生来说并没有这些意识,很多时候需要有这样的引路人指引方向,这可能比敲2000行代码都管用。团队里学习氛围也很好,算法专家、infra大牛都有,中午吃饭聊的都是最新论文、模型边界。这种环境待三个月,比自己闷头学一年来得快。关于地理位置还有个挺实际的,公司在海淀区蓟门一号,骑车十分钟到公司。中午甚至能溜回学校吃顿饭,下午再骑回来写代码。对于还在学校想找实习的同学来说,这种通勤体验确实香。大概就分享这么多吧,如果说对MiniMax观望的学弟学妹总结的话,我觉得是这样,如果你想找个地方写写CRUD混个实习经历,那这边可能不太合适,但如果你想碰点真东西、做的东西真能上线跑、愿意被推着往前走,这里确实是个还不错的选择。
MiniMax成长空间 42人发布
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03-04 20:00
门头沟学院 Java
如题,官网流程还没开,有意向私信看简历,岗位开放立马进流程。欢迎大家戳呀。贴一个jd2. 手把手,快成长:由资深技术专家一对一指导。你将完整经历从需求分析、方案设计到代码落地的全过程,掌握大模型应用开发的核心技能,快速完成从学生到工程师的蜕变。3. 高机会,留用优:团队对实习生重视度高,表现优秀者可直接获得正式录用Offer。这里不仅有前沿的技术探索,更有清晰的职业发展路径【岗位职责】4. AI 应用功能开发:参与电商运营系统的智能化改造。利用大模型能力,开发自动化的智能任务,帮助业务提效。5. 智能助手设计与实现:面向内部运营人员和外部商家,开发能“听懂指令、自主干活”的AI 助手。让它不仅能回答问题,还能主动提醒进度、生成报告,甚至协助完成跨系统的操作。6. 多智能体协作探索:尝试让多个 AI 角色协同工作,通过合理的逻辑编排,让它们配合完成更长、更复杂的业务目标。7. 工具链与效率提升:参与部门内部的 AI 开发工具建设,封装常用的业务接口供 AI 调用,并探索如何利用 AI 辅助编程,提升团队整体的开发效率。【岗位要求】8. 基础良好:2027 届本科及以上学历,计算机相关专业;熟练掌握 Python/Java/Go/C++ 中至少一门语言,数据结构与算法基础扎实。9. 热爱 AI:对大模型技术应用有强烈好奇心,平时关注 AI 领域动态。善于思考如何用新技术解决实际问题,具备良好的逻辑思维和沟通能力。10. 技术上手快:-- 了解 Agent(智能体)的基本概念,知道什么是工作流编排、ReAct 模式或多智能体协作。-- 接触过主流开发框架(如 LangChain 等),或对向量数据库、Embedding 技术有初步了解。11. 工程实践能力:-- 理解 Prompt(提示词)编写技巧,了解 RAG(检索增强生成)、工具调用(Tool Calling)等基本原理。-- 有过 API 接口对接经验,能将后端服务转化为 AI 可调用的工具者优先。12. 加分项:-- 有 PyTorch/TensorFlow 使用经验,或尝试过模型微调。-- 做过课程设计、毕业设计或个人项目,且涉及复杂业务流程处理(如电商、ERP、办公自动化等)13. 善用工具:习惯使用 Cursor、Copilot 等 AI 编程助手辅助写代码,追求高效开发。招聘对象2026 年 11 月 1 日至 2027 年 10 月 31 日期间毕业的海内外应届毕业生。
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