算法转开发求建议

小白一枚，请求路过大佬指点一下🙏🙏，自己对未来迷茫。背景：目前研二，27届，计算机技术(专硕)，专本硕，本硕都是双非。方向是RAG，LLM问答，导师散养＋快退休＋不懂，纯靠自己硬拼(请教师兄)✨。科研：目前完工了两篇论文，第三个论文实验跑的差不多了，只中了一篇北核，第二篇接连被一区二区退稿，打算和第三篇一起明年投会议。实习：目前在一家稍有一丢丢名气的公司实习算法岗，但挺水的，一个月了没接触到什么核心内容。打算春节后，3月初离职。之后不打算实习算法，自己背景不行，实力也不行，想找大模型应用相关的开发，去北京。做Agent如何？在明年9月之前 应该如何把握？3月份直接找带转正的暑期实习？还是再水一段日常实习？🙈🙈

最近看到大模型方向的高薪offer引发了一些讨论。有人感叹“选择比努力更重要”，认为抓住了风口就改变了一切。作为局中人，我想聊聊我的看法。确实，大模型带来了薪资结构的显著变化。开发岗今年60万可能已近上限，而大模型方向80万以上的包并不少见，部分公司给硕士生的总包甚至超过百万。更值得关注的是，一些高薪候选人并没有顶会论文，仅凭扎实的实习和工程能力就拿到了机会。这似乎印证了“选择决定论”。但我想说，大模型的高薪并非“风口上的猪都能飞”。行业的高回报，是对这群人特定努力和能力的市场定价。首先，这个行业的门槛和竞争强度被严重低估。它不是避风港，而是竞技场。你需要快速跟进日新月异的技术，处理海量数据与复杂工程问题，承受极大的交付压力。很多从业者付出的心血并不比在传统赛道发顶刊少。市场的定价，正是对他们所克服挑战的认可。其次，行业的内部淘汰率非常高。我们只看到头部选手的光鲜，却忽略了大量“卷”不出来的人。他们的处境或许比许多稳定方向的从业者更艰难。幸存者偏差让我们容易得出片面的结论。大模型是当下的重要选择，但它从不是轻松的通途。它更像一个放大器：选择决定了你进入的赛道，而努力与能力决定了你能在其中走多远、留多久。对于个人而言，在正确的方向上持续积累有效的努力，或许才是更实在的答案。我拥有7年大厂算法经验，担任过技术面试官，欢迎交流。

1.算法 给一个链表的其中一个节点 只能从这个节点开始访问链表 删除这个节点但是不给你这个链表的头结点区间反转链表2.自我介绍3.java编译和运行流程JIT4.GC算法G1垃圾收集器新生代的结构eden survive 老年代分别用的什么回收算法5.装箱和拆箱6.设计模式适配器模式 哪些常见的类用到了7.红黑树特点B树和B+树的区别hashmap底层结构8.tcp三次握手 四次挥手发送方的滑动窗口9.redis持久化机制10.mysql索引11.分布式锁乐观锁12.linux指令top查看CPU使用情况 grep正则匹配文件名13.es结构14.缓存击穿 穿透和雪崩的区别15.docker怎么查询每个docker部署的数量16.JVM调参17.反问

大学一直学的算法的内容，也做了一些没啥用的项目。保研由于贪恋学校去了一个研究方向不好就业的组，有一篇通信相关的论文在投，和A I算法岗关系几乎没有。研一下有机会偷偷出去实习。这种情况下是过年学下后端开发，投后端的实习；还是复习下AI算法岗的内容投递算法岗实习好一些呀。