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2025-12-29 17:23

西安电子科技大学 Java

频繁跳槽和稳定工作有什么区别？真的比稳定工作的人差吗？

前几日在在电梯里听见的谈论：“你这几年换了三份工作啊？”“嗯。”“厉害……也有点飘。”电梯门一合，扣好“草率”的标签，一整天都刮着风。与其争辩，不如换个叙述方式。今天不讲数据，讲一个三幕小剧场，把“稳定”与“跳槽”请上台，各自说话。第一幕｜传统观念的回音墙父母视角：稳定=安全。“铁饭碗至少不饿肚子。”邻里视角：稳定=体面。“单位名片比名片上人名重要。”部分HR视角：稳定=可靠。“履历像一条直线，省心。”这些声音没有错，只是来自过去的经济逻辑：岗位稀缺、失败成本高、信息不透明。但现在的职场像一条不断分叉的河。你原地扎营可以，但也许更好的水草在拐弯处。“稳定”如果只是不变，那更像卡在河床上的一块石...

投递去哪儿旅行等公司8个岗位

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2025-12-30 23:37

中南大学 Java

选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！

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...

等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发