双非硕的困惑

双非计算机硕士（新一线的双一流学校）毕业去向主要是什么啊？如果想以就业（28年毕业  ）为主硕士期间需要怎么努力呢？建议走什么方向，学什么语音？希望大牛们可以给一些建议，谢谢大家了

背景发现还是有很多牛油对市面上的AI工程师抱有很大的幻想，作为一个年初刚从大数据夹娃工程师转成AI工程师的老兵油子，我很有必要狠狠的戳破这些幻想。今年年初刚过完年回来，公司宣布组织内部架构调整，成立AI中台，全面拥抱大模型，第一步先内部招聘转岗，楼主脑子一热就从数据中台转岗到了AI中台。当时满脑子都是微调、训练、数据集、验证集等等等高大上的名词，进来之后无非是换个地方增删改查而已。模型底座所谓AI中台就是封装各种大模型能力，向其它部门提供公共服务，比如说AI网关、agent管理平台、工作流平台等等，涉及到模型微调，数据集训练的基本不会让半路出家的做。如果想要自行学习了解微调可以通过llama-...

一·语言方面：由于很多大数据框架都是基于JAVA开发的，个人认为JAVA语言是必不可少的，有余力的话可以去掌握以下PYTHON😊二·数据结构与算法：大二课上没好好学，现在只能再补一遍了，悲😣打算刷完Leetcode的Hot100就先放一边，等秋招再刷别的题😇三·MYSQL:一个关系型数据库管理系统，SQL BOY的开始，初步领略通过建表来管理数据的思想，学完可以去刷一下基础50题和进阶50题（虽然本菜鸡只刷了基础50😓）四·Linux:会安装虚拟机，掌握常见linux常见命令即可五·Hadoop:一个分布式计算框架。所谓分布式，就是将一台电脑无法处理的数据量分散给一个由多台电脑组成的计算机集群来处理，互相分工，彼此合作，形成一个有机整体。框架分为三部分：HDFS（数据存储），MapReduce(数据计算），Yarn（资源调度）。虽然MapReduce已经逐渐被Spark淘汰，但思想依然值得借鉴。高可用机制也应当学习六·Maven:会用即可，打包项目用的七·Hive：也是一种SQL，有了MYSQL的基础应该还算好理解八·Scala和Spark：Spark是用Scala写的，在学习之前得先浏览一遍基本语法。Spark是基于内存的批式计算引擎，已经逐渐取代MapReduce（基于磁盘的计算引擎），APACHE也基本上停止了对MapReduce的更新（经典白学😃）。将来很多离线数仓项目也都是基于SPARK的，可以说非常重要了九·Kafka，Hbase，Flume和ZooKeeper：都是一些小组件，将来面试可能会问到十·Flink：一个流式实时计算引擎，本人JAVA基础较弱，听的时候也是懵懵懂懂当然，仅仅这些肯定远远不够，本人将来还要学Doris，数仓建模理论，数仓项目，八股面经等等。上述理解如有错误还请友好指正（叠甲叠甲叠甲😱）。这些理论也只是匆匆过了一遍（大一太贪玩，大二2月份才开始学），发布笔记也只是记录自己的学习过程，提醒自己不要懈怠（还有当个免费网盘😏）。如果能帮助到你就更好了，虽然我也比较迷茫😖

📍面试公司：虾皮🕐面试时间：6.30 一面 7.4 二面 7.8感谢信💻面试岗位：大数据开发❓面试问题：主要是实习拷打数仓数据流向，具体业务介绍，业务接口跟数据的用户讲一个具体的业务，体现所用的技术栈从问题2深入，涉及到并发场景不可重复读怎么解决大数据技术栈，Spark，怎么用的，讲了怎么优化实际任务（数据倾斜/Shuffle优化）数据倾斜这里让描述下快排当前业务有没有写错数据的情况，如果当前数仓写到Kafa写错了，该怎么重新写入？比如HDFS这就错了，但写到kafa->业务表已经出问题了，怎么解决回答主要考虑一致性和重写时候服务是否可用如果让你从具体Kafka topic消费到入...