双9后端如何转大模型应用开发

有没有 uu 说一下大模型应用开发是投后端岗位还是算法岗位呢

我通过牛客赚了一包薯片，整整5块，然后一直没到账，然后发现人家放假了，今天到了之后买了吃掉，已经变成葡萄糖了。那么我也是顺利收下几家offer了，没学多久，今天给一下具体路线，求别私信我（真想问问题，直接把问题写上去留个微信，动不动弹出来红点点，你总会去点他的。。），然后东西都是你感兴趣才能去做，你肯定难以接受一天爽学10几个小时。同时五一假期还不出门，连续5天高强度琢磨新玩意，所谓欲戴王冠，必承其重你知道的，光是走马观花肯定很困难。我给出你具体思路还是比较重要的。首先确定走这一行，我的话有两年开发经验，有实习经验，然后直接转行，本身就有基础，计算机的知识是有迁移性质的。我先讲讲大模型ai应用...

想知道各位牛友如何看现在市场上的传统后端开发和“llm应用开发”呢，因为llm应用开发其实市场上做的工作内容参差挺大的，我大致分了几类供参考，如有不对，轻喷1.第一种最接近后端，调大模型api，然后还是搞后端那一套，无奈很多公司喜欢打着这个噱头，其实跟后端无异。2.做agent，核心工作就是prompt，rag，用低代码平台搭工作流、智能体这种，这种去了感觉失业得最快。3.搞微调，这种门槛也不是很高，但比第二种好多了，涉及模型微调、指标评估、造数据啥的。4.预训练，这种都是算法招进去的，门槛有点高，感觉危机感没那么高，虽然说也是搞数据清洗的多。5.模型压缩、推理加速啥的，这种偏底层 门槛也很高，个人感觉很好，就是要求高。大概这五种，依次从后端到算法，市面上很多名字，大模型/ai/ai agent应用开发太多了，但工作的内容差别超大。如果说涉及到的主要工作就是洗数据、造指标、微调、prompt、rag之类的或者再加一点agent，那感觉护城河似乎没那么高，甚至感觉可能还比不过java(说法可能有些绝对)，总结来说就是感觉危机感很重，想知道大伙是怎么看的，作为在校生该如何做选择呢？

1.学习情况 (1)思维导图         (2)学习方法主要是看B站尚硅谷的视频,这个上部一周就看完了(有一定的python基础),之后把后面的一个学生管理系统的练习也完成了,除了有一点浪费时间其余都还好.但是这个过程很痛苦,考研的人应该可以懂,不知道有没有结果的努力和不知道有没有用处的努力,已经准备学这个的同时再学习机器学习这个方向的课了.2.学习中的问题        (1)看的同时实践会少很多,而且没有大量的时间投入到这个上面        (2)看到下部的时候有一些问题还不是很懂和明白,但是也没有去复刻和看,(手机电脑换着看视频)          (3)本人大二,在大一的时候发了...