大模型应用开发的岗位好转吗，三无选手

本人bg双非本，中9硕，目前研一，应该选哪个方向比较好，有没有大佬提供下建议啊

问题：自我介绍项目中最困难的一件事？项目中使用继承与多态的案例？ArrayList和LinkedList的区别和实际应用场景？科研项目中最有成就感的一件事？为什么使用Transformer而不是CNN、RNN？如何对AI进行选型？AI如何赋能测试开发？用的测试工具有哪些？Apifox和postman的区别？反问：做什么业务？结果大概什么时候出？面试官还行，该答的都答出来了，看不出反馈，一直在写面评

1. Encoder与Decoder中注意力机制存在哪些差异？2. 注意力机制的计算流程是怎样的，为何在计算时要除以根号下Dk，掩码注意力机制又是怎样达成的？3. 阐述GQA、MQA、MLA的原理分别是什么。4. 位置编码的必要性体现在哪里，为何选用sin_cos函数进行位置编码？5. 询问之前实习中Agent的设计思路，以及所提创新方法的实现方式。6. 提及使用DeepSpeed开展SFT训练，请说明DeepSpeed ZeRO Stage 1 - 3的不同之处，以及何种情况下使用FSDP更为合适。7. 询问Agent工具的设计情况，是否采用workflow形式。8. 了解哪些Agent开发框架，像langchain和LlamaIndex，它们的核心应用场景有何区别？9. 针对数据输入输出格式，为保证大模型输出稳定json格式，采取了哪些措施？10. 若Agent推理API需要低延迟响应，会从哪些方面开展系统级优化工作？11. 代码考察：给出LeetCode第34题，在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

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...