小厂or大厂取决于学历和经验

无非就是三种情况:
1.有好的bg。这种就是可以靠好的bg去中大厂积累经验,拿个好title,这样在校招中更有竞争力。哪怕现在没有实习经验,可以去GitHub找几个有质量的项目,去刷刷算法题琢磨琢磨算法,花个把月时间去积累项目经验和提高应试的能力,最后再加上本身的bg,肯定能找到一个很不错的工作的。不要怕时间晚而去将就一个小厂,因为在本身有个好bg的情况下,只要你本身技术不差,再花点时间冲一冲,大厂就在前面等着你。
2.无好bg,但是有好经验。好的经验是什么?可以是一份好的实习,是一个好的项目,也可以是参与过开源,发过期刊等等。在这种情况下,我的建议也是去冲一冲中大厂,因为往往有着这些成绩已经超越绝大多数了,同时也比一些bg好的同学进度快很多。所以还是去冲一冲大厂,然后争取校招拿大厂Offer,因为没有大厂实习的不怎么好的bg一般都比较难有大厂Offer。
3.无好bg,无好经验。这种情况就是,既没有实习经验,或者是有一俩段小厂经验但是没大厂经验的。这就得分情况了,有一俩段小厂经验可以去冲中厂和大厂,拿着小厂经验去包装简历,然后再搞搞专业知识和算法。没有实习经验的,也没有好bg的,可以去小厂锻炼自己,当然也要有自己的节奏(不要当螺丝钉,要学会“摸鱼”提升自己),俗话说:不转正的实习生就是✌。

PS:以上观点仅代表个人,当然萝卜青菜各有所爱,总之要有自己的职业规划,选择自己喜欢的方式就可以了。
#小厂一定不能去吗?#
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只要能去的啥都好
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发布于 03-11 19:43 江苏

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1️⃣核心功能与定位不同不同MCP:是一种标准化协议,旨在为AI模型提供统一的接口,使其能够安全、高效地连接和调用外部工具、数据源(如数据库、API、文件系统等)。它侧重于解决AI与外部系统的对接问题,确保不同系统之间的兼容性和互操作性。Skills:是AI模型可调用的技能包或操作手册,包含特定任务的指令、流程、脚本和资源。它侧重于封装专业知识和工作流程,帮助AI模型更精准地执行特定任务,提升任务执行的效率和准确性。2️⃣解决问题不同MCP 解决怎么连、连得上:让 Agent 能调用数据库、 API 、文件系统、第三方服务,聚焦连接能力。Skills 解决怎么做、做得对:让 Agent 按步骤、按规则、按标准完成任务,聚焦执行能力。3️⃣加载与使用方式不同MCP:在启动时通常会完整加载上下文,模型需按照协议规定的格式和流程调用外部工具,输入输出格式由协议严格定义。Skills:采用渐进式披露机制,先加载元数据,仅在模型判断需要时才动态加载完整技能内容,模型需自主判断何时调用何种技能。4️⃣适用场景不同MCP:适用于需要AI模型与外部系统(如数据库、第三方API、云服务等)交互的场景,如数据查询、实时信息获取、跨平台协作等。Skills:适用于需要AI模型执行特定流程化任务的场景,如文档处理、数据分析、代码生成、合规检查等,尤其适合封装专业知识和工作流程。📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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