java ai实习

bg双九，实习做过一段数据开发相关的，是RAG知识库构建的工作，之前的技术栈和网上学的项目都是后端开发的，不知道秋招应该主攻哪块。1. 继续专心背后端的八股2. 要不要补RAG那套技术栈转大模型应用开发？3. 还是转数据开发？数开的技术栈spark flink hive hadoop这些学的不多，目前时间应该只允许突击八股了

计算机行业一直是高校毕业生心中的热门方向，但不同岗位之间的发展潜力、天花板高度、进入门槛差异巨大。选对方向，是发展快车道；选错方向，可能入行即天花板。以下从“值得去”“值得卷”“不建议碰”“天花板与地板”四个方面，做一次系统梳理。一、值得去的岗位1. 后端开发工程师后端开发是企业核心系统的支撑岗位，需求稳定，技术栈成熟。随着微服务、分布式系统的普及，后端开发仍是当前主流。主流语言如 Java、Go、Rust、C++ 均有用武之地。发展空间：大厂架构岗、技术专家、技术经理技术成长性：强，适合夯实计算机基础2. 算法/AI/机器学习工程师这一方向代表了未来技术发展趋势，岗位技术密度高，门槛高，但回...

目前在做 Java 后端，如果秋招想转大模型应用开发的话，请问该怎么准备呢？优先主攻大模型，还是先继续深入学习 Java（目前在实习，学大模型的时间也不多）？前景如何呢（主要薪资方面相比同体量公司的 Java 岗）？小白求教，谢谢各位佬。

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-...