读了三年，完全荒废，高大上的代码方向其实只是论文的搬运工。归来三年仍是“土狗”，

读了三年，完全荒废，高大上的代码方向其实只是论文的搬运工。归来三年仍是“土狗”，不能支撑你到一些互联网大厂就业，哪怕你是985的硕士。 最近又到了保研、考研选方向的时候，我发现每年都有同学被忽悠进一些看似转码高薪，但实则天坑的方向。我西交搞深度学习故障诊断的同学，今年他们课题组10个基本上都找了结构岗。 浙大搞机电控制的同学也是如此，所谓的深度学习，其实只是改模型、调参数、水论文，最后你的代码能力根本支撑不了你就业，哪怕你是985的硕士。还有嵌入式控制，我机器人所的学长是北航本硕，研究生三年完全搞的是嵌入式软件，但后来还是找了结构岗。 不是说找不到，而是这两年嵌入式的工资性价比很低，年薪只比结构高几万，但加班强度和难度是机械的好几倍，所以综合来看，机械结构的性价比更高。 包括我自己之前在医疗器械大厂实习的时候，也能明显感觉到，确实算法和控制工程师的强度是要比结构高很多的，经常要加班到八九点。 所以不管你是什么top3或者顶级985也好，如果你没有对应的极强自学能力，加上实习经历，或者你的老师根本就不放实习，那根本就转不了码。 我目前周围能转码成功的，一定同时具备以下几个要素：首先，老师很懂代码，并且有很多相关项目；其次，自学能力极强，自学代码刷了足够多的LeetCode题；最后，跑去外地有2到3段大厂的实习经历，他才能转开发、转算法成功。 我知道对于很多专业同学来讲，转码是一种执念。就我当时保研的时候，所有人都是奔着转码的高薪去的，但后来真正读了研究生，就会发现基本上所有人最后大家走的还是机械结构岗。 就目前这个就业环境，计算机多卷就不说了。 一是HR刚开始只能看到你的专业代码、专业方向，很容易都过不了初试简历关，而且现在很多都是AI直接筛简历，很可能被直接pass掉。 二是很多实验室用python去搞什么AI、搞深度学习，说白了都是论文东拼西凑，面试的时候让你现场手撕代码，你就露馅了。 所以如果大家不管是在考研还是保研，去选导师、选课题组的时候，一定要问清楚已经毕业的学长学姐到底有没有转码成功，如果没有就快跑。也一定不要只看老师官网上写的他的那些研究方向，一些表面上搞代码的老师，自己不是科班出身，能力也有限，真正学生能转码的真的凤毛麟角。 机械这个专业本来就属于万金油，工作相对稳定，这两年也在回暖，裁员基本上也最后才轮到机械，因为成本也相对便宜。而算法属于更迭很快，包括其实每年最火的专业也是每2到3年一更迭的，很可能当你学成之后，热门的行业已经换了。